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QLoRAを使用して、Amazon SageMaker StudioノートブックでFalcon-40Bと他のLLMsをインタラクティブにチューニングしてください

大規模な言語モデル（LLM）の微調整により、オープンソースの基礎モデルを調整して、特定のドメインタスクでのパフォーマンスを向上させることができますこの記事では、Amazon SageMakerノートブックを使用して、最新のオープンソースモデルを微調整する利点について説明します私たちは、Hugging Faceのパラメータ効率の良い微調整（PEFT）ライブラリと、bitsandbytesを介した量子化技術を利用して、インタラクティブな微調整をサポートしています

Excel vs Tableau – どちらが優れたツールですか？

ExcelとTableauは、人気のあるデータ処理ツールです。それぞれ固有の特徴と特典があります。サイズ、複雑さ、ユーザーの好みなど、特定のポイントを考慮しながら、特定のレベルで比較することが可能です。以下に、ExcelとTableauの間でより優れたパフォーマンスをもたらすものを見つけるための、最も関連性のあるポイントの比較を示します。 Excel: 特徴、機能、および使用事例スプレッドシートベースのデータ分析 Excelには、ゴールシーク、シナリオマネージャー、データテーブル、ウォットイフ分析、ソルバーなどの特別なデータ分析ツールキットがあります。これらは、感度分析、目標最適化、異なるシナリオの作成、複雑な方程式の解決に重要です。計算とデータ操作のための組み込みの数式と関数のライブラリを備えています。機能には、統計、論理、テキスト、ルックアップ、日付と時刻、数学などの他の多くの関数が含まれます。 CLEAN、TRIM、PROPER、Power Queryなどのデータの変換とクリーニングのための関数があります。また、マクロとVBAスクリプトを使用してデータ分析の検証と自動化を行うための機能も備えています。ピボットテーブルやピボットチャートなどの可視化アクセサリーも提供されており、データセットの集計と分析を支援します。さらに、分析されたデータはさまざまなチャンネルを介してインポートまたはエクスポートでき、ダイナミックなレポートとリアルタイムの更新を通じて公開することもできます。数式、関数、およびデータ操作平均、合計、統計関数、条件付き計算、連結などの計算のためのさまざまな数式と関数を提供しています。計算のためのセル参照を使用し、データの並べ替えやフィルタリングのオプションも利用して計算を容易にしています。テキストの操作オプションには、テキスト文字列の連結、大文字小文字の変換、部分文字列の抽出、先頭または末尾のスペースの削除、テキストの分割、文字の置換などがあります。 Excel for Everyoneの無料コースをチェックしてください！チャート作成と基本的な可視化機能さまざまな種類のチャートと多くの機能が、魅力的な可視化結果に貢献しています。チャートの作成では、データ範囲、希望するチャートの種類、タイトル、凡例、ラベル、軸などの要素を選択することによるカスタマイズが可能です。チャートの書式設定オプションには、色、線のスタイル、フォントの変更、魅力的なビジュアル効果のためのエフェクトなどが組み合わされています。対話型の要素として、ユーザーはデータラベル、データポイントのハイライト、ツールヒントなどを追加することもできます。 Excelが優れているユースケースとシナリオ Excelは、他のツールに比べてデータ分析と可視化の面で優位性を持っています。以下の理由から、Excelは次のような場合に優れています。コンピュータの導入以来、一般的な使用があるため、なじみやすく使用が容易です。ソート、フィルタリング、グループ化、集計、書式設定などの機能のナビゲーションと探索を容易にします。可視化のカスタマイズオプションが簡単です WordやPowerPointなどの他のMicrosoft Officeツールとの統合へのアクセスが容易で、特にプレゼンテーションに役立ちます。同僚間で共有するための簡単な移植性。複雑な計算の構築や論理条件の適用に必要な煩雑なスクリプトやデータの準備の要件がないこと。 Tableau: 特徴、機能、および使用事例…

Amazon SageMaker StudioでAmazon SageMaker JumpStartの独自の基盤モデルを使用してください

Amazon SageMaker JumpStartは、機械学習（ML）の旅を加速するのに役立つMLハブですSageMaker JumpStartを使用すると、公開されているものと独自のファウンデーションモデルを探索して、生成型AIアプリケーションのための専用のAmazon SageMakerインスタンスに展開できますSageMaker JumpStartは、ネットワーク隔離環境からファウンデーションモデルを展開することができます[...]

DataFrameを効率的に操作するためのloc Pandasメソッドの使い方

データに含まれるカラムや、生データの種類、データの記述統計量を把握することは、今後のデータ処理において正しく取り組むために非常に重要です

ビジュアライゼーションのためにデータを準備する方法

次のデータ可視化プロジェクトを始めたいですか？まずはデータクリーニングに親しんで始めましょうデータクリーニングは、どんなデータパイプラインにおいても重要なステップであり、生の「汚れた」データを変換します...

7つの方法でChatGPTがあなたのコーディングをより良く、より速くします

プロジェクトの計画から本番用のコードの生成まで、ChatGPTは開発プロセス全体にわたって頼れるパートナーであり、一歩一歩有益なアシストを提供します

Programming

FastAPI、AWS Lambda、およびAWS CDKを使用して、大規模言語モデルのサーバーレスML推論エンドポイントを展開します

データサイエンティストにとって、機械学習（ML）モデルを概念実証から本番環境へ移行することは、しばしば大きな課題を提供します主な課題の一つは、良好なパフォーマンスを発揮するローカルトレーニング済みモデルをクラウドに展開して、他のアプリケーションで使用することですこのプロセスを管理することは手間がかかる場合がありますが、適切なツールを使用することで、...

Amazon SageMaker Data WranglerのSnowflakeへの直接接続でビジネスインサイトまでの時間を短縮してください

Amazon SageMaker Data Wranglerは、1つのビジュアルインターフェイスで、コードを書くことなく機械学習（ML）ワークフローでデータの選択とクリーニング、特徴量エンジニアリングの実行に必要な時間を週から分単位に短縮することができ、データの準備を自動化することができますSageMaker Data Wranglerは、人気のあるSnowflakeをサポートしています

H1Bビザはデータ分析の洞察に基づいて承認されますか？

はじめに H1Bビザプログラムは、優れた人材が世界中からアメリカに専門知識をもたらすための門戸を開きます。毎年、このプログラムを通じて数千人の才能ある専門家がアメリカに入国し、様々な産業に貢献し、革新を推進しています。外国労働認証局（OFLC）のH1Bビザデータの世界にダイブして、その数字の裏にあるストーリーを探ってみましょう。この記事では、H1Bビザデータの分析を行い、データから知見や興味深いストーリーを得ます。フィーチャーエンジニアリングを通じて、外部ソースから追加情報をデータセットに組み込みます。データラングリングを用いて、データを丁寧に整理して、より理解しやすく分析することができます。最後に、データの可視化によって、2014年から2016年の間におけるアメリカの熟練労働者に関する魅力的なトレンドや未知の知見が明らかになります。外国労働認証局（OFLC）から提供されたH1Bビザデータを探索し、高度な外国人労働者をアメリカに引き付ける上での重要性を理解する。データクリーニング、フィーチャーエンジニアリング、データ変換技術などの前処理プロセスについて学ぶ。 H1Bビザの申請の受理率や拒否率を調べ、それらが影響を与える可能性がある。データの可視化技術に慣れて、効果的な発表やコミュニケーションを行うために。注：🔗この分析の完全なコードとデータセットは、Kaggle上で公開されています。プロセスや分析の背後にあるコードを探索するには以下のリンクをご覧ください。H1B Analysis on Kaggle この記事は、Data Science Blogathonの一環として公開されました。 H1Bビザとは何ですか？ H1Bビザプログラムは、様々な産業において専門的なポジションを埋めるために、優秀な外国人労働者をアメリカに引き付けるためのアメリカの移民政策の重要な要素です。スキル不足を解消し、革新を促進し、経済成長を牽引しています。 H1Bビザを取得するには、以下の重要なステップを踏まなければなりません。ビザをスポンサーするアメリカの雇用主を見つける。雇用主が外国人労働者のH1B申請を米国移民局（USCIS）に提出する。年次枠に制限があり、申請数が受け入れ可能な枠を超えた場合は、抽選が行われる。選択された場合、USCISは申請の資格とコンプライアンスを審査する。承認された場合、外国人労働者はH1Bビザを取得し、米国のスポンサー雇用主で働くことができる。このプロセスには、学士号または同等の資格を持つことなどの特定の要件を満たす必要があり、支配的な賃金決定や雇用主-従業員関係の文書化などの追加の考慮事項を乗り越える必要があります。コンプライアンスと徹底的な準備が、成功したH1Bビザ申請には不可欠です。データセット外国労働認証局（OFLC）が提供する2014年、2015年、2016年の結合データセットには、ケース番号、ケースステータス、雇用主名、雇用主都市、雇用主州、職名、SOCコード、SOC名、賃金レート、賃金単位、支配的な賃金、支配的な賃金源、年などのカラムが含まれます。…

機械学習によるストレス検出の洞察を開示

イントロダクションストレスとは、身体や心が要求や挑戦的な状況に対して自然に反応することです。外部の圧力や内部の思考や感情に対する身体の反応です。仕事に関するプレッシャーや財政的な困難、人間関係の問題、健康上の問題、または重要な人生の出来事など、様々な要因によってストレスが引き起こされることがあります。データサイエンスと機械学習によるストレス検知インサイトは、個人や集団のストレスレベルを予測することを目的としています。生理学的な測定、行動データ、環境要因などの様々なデータソースを分析することで、予測モデルはストレスに関連するパターンやリスク要因を特定することができます。この予防的アプローチにより、タイムリーな介入と適切なサポートが可能になります。ストレス予測は、健康管理において早期発見と個別化介入、職場環境の最適化に役立ちます。また、公衆衛生プログラムや政策決定にも貢献します。ストレスを予測する能力により、これらのモデルは個人やコミュニティの健康増進と回復力の向上に貢献する貴重な情報を提供します。この記事は、データサイエンスブログマラソンの一部として公開されました。機械学習を用いたストレス検知の概要機械学習を用いたストレス検知は、データの収集、クリーニング、前処理を含みます。特徴量エンジニアリング技術を適用して、ストレスに関連するパターンを捉えることができる意味のある情報を抽出したり、新しい特徴を作成したりすることができます。これには、統計的な測定、周波数領域解析、または時間系列解析などが含まれ、ストレスの生理学的または行動的指標を捉えることができます。関連する特徴量を抽出またはエンジニアリングすることで、パフォーマンスを向上させることができます。研究者は、ロジスティック回帰、SVM、決定木、ランダムフォレスト、またはニューラルネットワークなどの機械学習モデルを、ストレスレベルを分類するためのラベル付きデータを使用してトレーニングします。彼らは、正解率、適合率、再現率、F1スコアなどの指標を使用してモデルのパフォーマンスを評価します。トレーニングされたモデルを実世界のアプリケーションに統合することで、リアルタイムのストレス監視が可能になります。継続的なモニタリング、更新、およびユーザーフィードバックは、精度向上に重要です。ストレスに関連する個人情報の扱いには、倫理的な問題やプライバシーの懸念を考慮することが重要です。個人のプライバシーや権利を保護するために、適切なインフォームドコンセント、データの匿名化、セキュアなデータストレージ手順に従う必要があります。倫理的な考慮事項、プライバシー、およびデータセキュリティは、全体のプロセスにおいて重要です。機械学習に基づくストレス検知は、早期介入、個別化ストレス管理、および健康増進に役立ちます。データの説明「ストレス」データセットには、ストレスレベルに関する情報が含まれています。データセットの特定の構造や列を持たない場合でも、パーセンタイルのためのデータ説明の一般的な概要を提供できます。データセットには、年齢、血圧、心拍数、またはスケールで測定されたストレスレベルなど、数量的な測定を表す数値変数が含まれる場合があります。また、性別、職業カテゴリ、または異なるカテゴリ（低、VoAGI、高）に分類されたストレスレベルなど、定性的な特徴を表すカテゴリカル変数も含まれる場合があります。 # Array import numpy as np # Dataframe import pandas as pd #Visualization…

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