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Benfordの法則が機械学習と出会って、偽のTwitterフォロワーを検出する

ソーシャルメディアの広大なデジタル領域において、ユーザーの真正性は最も重要な懸念事項ですTwitterなどのプラットフォームが成長するにつれ、フェイクアカウントの増加も増えていますこれらのアカウントは本物のアカウントを模倣します

MLにおけるETLデータパイプラインの構築方法

データ処理から迅速な洞察まで、頑強なパイプラインはどんなMLシステムにとっても必須ですデータチーム（データとMLエンジニアで構成される）はしばしばこのインフラを構築する必要があり、この経験は苦痛となることがありますしかし、MLでETLパイプラインを効率的に使用することで、彼らの生活をはるかに楽にすることができます本記事では、その重要性について探求します...

General

Falcon-7Bの本番環境への展開

これまでに、ChatGPTの能力と提供するものを見てきましたしかし、企業利用においては、ChatGPTのようなクローズドソースモデルは、企業がデータを制御できないというリスクがあるかもしれません...

LangChain：LLMがあなたのコードとやり取りできるようにします

生成モデルは皆の注目を集めています現在、多くのAIアプリケーションでは、機械学習の専門家ではなく、API呼び出しの実装方法を知っているだけで済むことが増えています最近の例としては、私は...

オリジナルのPDFのフォーマットを保持し、Amazon Textract、Amazon Translate、およびPDFBoxで翻訳されたドキュメントを表示します

様々な業界の企業は、大量のPDF文書を作成し、スキャンし、保存しています多くの場合、その内容はテキスト中心であり、別の言語で書かれているため、翻訳が必要ですこの問題に対処するためには、PDF内のコンテンツを自動的に抽出し、迅速かつ効率的に翻訳する自動化ソリューションが必要です多くの企業は多様な[…]

Pythonを使用したウェブサイトモニタリングによるリアルタイムインサイトの強化

イントロダクションこのプロジェクトの目的は、複数のウェブサイトの変更をモニタリングし、追跡するプロセスを自動化するPythonプログラムを開発することです。Pythonを活用して、ウェブベースのコンテンツの変更を検出し、文書化する繊細な作業を効率化することを目指しています。リアルタイムのニュース追跡、即時の製品更新、競合分析を行うために、この能力は非常に貴重です。デジタルの世界が急速に変化する中で、ウェブサイトの変更を特定することは、持続的な認識と理解を保つために不可欠です。学習目標このプロジェクトの学習目標は、以下のコンポーネントをカバーすることです： BeautifulSoupやScrapyなどのPythonライブラリを使用したウェブスクレイピングの方法に関する知識を向上させる。効率的にウェブサイトから価値のあるデータを抽出し、HTMLの構造をナビゲートし、特定の要素を特定し、さまざまなコンテンツタイプを処理することを目指します。ウェブサイトのコンテンツの微妙な変化を特定するスキルを向上させる。新しくスクレイピングされたデータを既存の参照と比較して、挿入、削除、または変更を検出するための技術を学ぶことを目指します。また、これらの比較中に遭遇するさまざまなデータ形式と構造を処理することも目指します。ウェブサイトの更新を追跡するためにPythonの自動化機能を活用する。cronジョブやPythonのスケジューリングライブラリなどのスケジューリングメカニズムを使用して、データ収集を強化し、繰り返しのタスクを排除する予定です。 HTMLのアーキテクチャについて包括的な理解を開発する。HTMLドキュメントを効率的にナビゲートし、データ抽出中に重要な要素を特定し、ウェブサイトのレイアウトと構造の変更を効果的に管理することを目指します。データ操作技術を探索することにより、テキスト処理のスキルを向上させる。抽出したデータをクリーンアップし、洗練させ、データエンコーディングの複雑さに対処し、洞察に基づいた分析と多目的なレポートのためにデータを操作する方法を学びます。この記事は、データサイエンスのブログマラソンの一環として公開されました。プロジェクトの説明このプロジェクトでは、特定のウェブサイトの変更を監視し、カタログ化するためのPythonアプリケーションを作成することを目指しています。このアプリケーションには、以下の機能が組み込まれます：ウェブサイトのチェック：特定のコンテンツやセクションの更新を検出するために、割り当てられたウェブサイトを一貫して評価します。データの取得：ウェブスクレイピングの方法を使用して、テキスト、グラフィック、または関連データなど、必要な詳細をウェブサイトから抽出します。変更の特定：新しくスクレイピングされたデータを以前に保存されたデータと比較し、違いや変更箇所を特定します。通知メカニズム：変更が検出された場合にユーザーをリアルタイムに通知するアラートメカニズムを実装します。ログ記録：変更の詳細な記録を時間スタンプや変更の情報とともに保持します。このアプリケーションは、ユーザーの設定に基づいて、任意のウェブサイトと特定のコンテンツを監視するようにカスタマイズできます。期待される結果には、ウェブサイトの変更に関する直ちにアラートが含まれ、変更の性質とタイミングを理解するための包括的な変更記録が含まれます。問題の定義このプロジェクトの主な目的は、特定のウェブサイトの監視プロセスを効率化することです。Pythonアプリケーションを作成することで、興味のあるウェブサイトの変更を追跡し、カタログ化します。このツールは、ニュース記事、製品リスト、その他のウェブベースのコンテンツの最新の変更について、タイムリーな更新情報を提供します。この追跡プロセスを自動化することで、時間の節約とウェブサイトへの変更や追加に対する即時の認識が確保されます。アプローチこのプロジェクトを成功裏に実装するために、以下の手順に従う高レベルのアプローチを取ります：プロジェクトでは、BeautifulSoupやScrapyなどの強力なPythonライブラリを使用します。これらのライブラリを使用すると、ウェブサイトから情報を収集し、HTMLコンテンツを取捨選択することが容易になります。始めに、ウェブサイトから情報を取得してベースラインを作成します。このベンチマークデータは、後で変更を特定するのに役立ちます。入力データを設定されたベンチマークと照合して、新しい追加や変更を追跡することができます。テキストの比較やHTML構造の違いの分析など、さまざまな技術を使用する場合があります。…

Hugging FaceとGradioを使用して、5分でAIチャットボットを構築する

この簡単なチュートリアルを使って、ブラウザ上で低コード技術を使ってGradioチャットボットを作成する方法を学びましょう

Natural language processing

Hugging Face Datasets での作業

AIプラットフォームであるHugging Faceは、最先端のオープンソースの機械学習モデルの構築、トレーニング、展開を行いますこれらのトレーニング済みモデルをホスティングするだけでなく、Hugging Faceはデータセットもホスティングしています...

ウェブ3.0とブロックチェーンの進化による洞察力の向上

イントロダクションウェブ3.0とブロックチェーンに関する洞察を提供するコミュニティThird Blockを構築した熱心な人物であるアビシェク・カテリヤ氏との対話の中で、彼の前職でのJPモルガンでのデータアナリストとしての経験、コミュニティの力、そしてこの分野で成功するためのキャリア構築の視点について共有していただく予定です。インタビューを始めましょう AV: 自己紹介とバックグラウンドについて教えてください。アビシェク氏 : 私はアビシェク・カテリヤと申します。フルスタックソフトウェアエンジニアで、JPモルガン＆チェースで3年間働いた後、カリフォルニア拠点のAIトレードファイナンススタートアップのTradeSunに参画しました。その間、非営利セクターでの経験も豊富にあります。私はRoti Bank Foundationの創設メンバーであり、ムンバイ周辺の飢えた人々に食事を提供するための食品回収モデルの構築に取り組んできました。設立から3年間で100万食に達するために、ハイデラバード、アラ、パトナ、ナグプル、プネなどの都市にも支部を展開しました。また、ムンバイの工学大学との協力プロジェクトとして、腐った食べ物の警告装置やムンバイのハンガーマップの開発も行いました。また、Coding4all.inというイニシアチブの一環として、高校生に無料で基本的なプログラミングを教える活動にも参加しました。5ヶ月間で200人のコホートに到達しました。学生たちがラップトップやコンピュータを持たずにオンラインで学ぶことを可能にし、世界中のテック業界のエキスパートたちが講師として参加しています。これら以外にも、Web3とブロックチェーン技術に興味を持ち始め、JPモルガンのデジタル通貨であるJPMコインプロジェクトに取り組みました。仕事の傍ら、旅行やトレッキングが好きで、インスタグラム（@abhikuchbhi_blog）にストーリーを投稿したり、MBAの進学記録を（@mbabhikuchbhi）に投稿しています。 AV: テクノロジーとビジネスマネジメントのMBAを追求していますが、MBAの取得を促した要因は何ですか？アビシェク氏: COVIDの間にMBAの計画を諦めましたが、MBAを取得するためにウォートンに行きたいと思っていました。しかし、すべての選択肢を比較する中で、インドは今後の時代において本当に適切な場所であり、Masters’ Unionは私がインドのスタートアップエコシステムに関与するための有望なオプションとして浮かび上がりました。私はあまり考えずにMUに応募し、ヒマラヤでトレッキングに行きました。戻ってきた時にはインタビューの呼び出しがあり、1ヶ月後には入学が決まりました。私はここに来てスタートアップエコシステムをより深く理解し、私のネットワークに価値ある人材を追加するためです。これは本当に素晴らしい旅であり、賢明な決断でした。 AV: キャリアに影響を与えた人物をいくつか挙げていただけますか？どのように影響を受けましたか？アビシェク氏: 小さい頃、私はいつも「バットマン」と答えていました。アイドルやメンターを持つことの意味を理解することはありませんでしたが、私は常にグリットと努力に感銘を受けたバットマンを尊敬していました。だから、常に前進し、もっとやることを私にはバットマンがインスピレーションを与えています。その他に、私の父でありシリアルアントレプレナーでもあるプラフルクマールさん。彼のベンチャーは成功しなかったものの、彼の忍耐力とグリットは今でも私に「失敗したから何だ」と言い続けてくれます。Masters’ Unionの創設者、プラサム・ミッタルさん。彼は若く、エネルギッシュであり、何でも持っていると言っても過言ではありません。しかし、彼が仕事に注ぐ熱意、エネルギー、努力は本当に素晴らしく、私にとっては確かにインスピレーションです。起業のインスピレーション AV:…

オムニヴォアに出会おう：スタートアップが開発したアプリは、スマートフォンだけでオブジェクトを3Dモデルに変換することができます

編集者注：この投稿は、NVIDIA Omniverse（Universal Scene Description、OpenUSDとも呼ばれる）上に構築された開発プラットフォームを使用して、3Dワークフローを加速し、仮想世界を作成する個々のクリエイターや開発者を紹介するMeet the Omnivoreシリーズの一部です。拡張現実（AR）がグローバルにより普及し、アクセスしやすくなるにつれ、Kiryl Sidarchuk氏は現実世界と仮想世界の境界を消すのを手伝っています。 Kiryl Sidarchuk NVIDIA Inceptionプログラムの先進的なスタートアップのメンバーであるAR-Generationの共同創業者兼CEOであるSidarchuk氏は、自社が開発したAIベースの3DスキャナーアプリMagiScanを開発しました。ユーザーはスマートフォンのカメラで任意のオブジェクトをキャプチャし、すばやく高品質かつ詳細な3Dモデルを作成し、ARまたはメタバースアプリケーションで使用できます。 AR-Generationは現在、MagiScanからNVIDIA Omniverseに直接3Dモデルをエクスポートする拡張機能を提供しています。これにより、デジタルコンテンツ作成ツール間で共通の言語である拡張可能なフレームワークであるUniversal Scene Description、OpenUSDにより、スピードと容易さが実現されます。「拡張現実は日常生活の重要な一部になります」と、シドアルチュク氏は言います。「当社のアプリをカスタマイズして、実世界のオブジェクトに基づく3Dモデルを直接Omniverseにエクスポートできるようにしました。これにより、ユーザーはARでモデルを展示し、メタバースまたはゲームに統合できます。 Omniverseの拡張機能は、人気のあるPythonまたはC++プログラミング言語を使用して、誰でもOmniverseアプリの機能を作成および拡張できるコアの構築ブロックです。シドアルチュク氏によると、NVIDIA Inceptionのメンバーであることの利点として、簡単にアクセスできるドキュメント、NVIDIAチームからの技術的な支援、無料のAWSクレジット、AI駆動の他の企業とのネットワーキングの機会が挙げられます。AR-Generationにとって、拡張機能を構築することは簡単で便利だったとシドアルチュク氏は語りました。リアルワールドオブジェクトからの3Dモデルのキャプチャ、クリック、および作成シドアルチュク氏によると、MagiScanは、デザイナーが手動で行うよりも10倍速く、最大100倍のコストでオブジェクトから3Dモデルを作成できます。…

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