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データビジュアライゼーションのためのSQL チャートやグラフ用のデータの準備方法

データ可視化でSQLの力を解放しましょう：インパクトのあるグラフやチャートを作成するためのデータの準備の技術をマスターしましょう

SQL

「5つのシンプルなステップシリーズ：Python、SQL、Scikit-learn、PyTorch、Google Cloudをマスターする」

「Python、SQL、Scikit-learn、PyTorch、Google Cloud Platformの使い方をマスターするためのVoAGI Back to Basics Getting Started in 5 Stepsシリーズに飛び込んでみてください」

Data science

「データ分析での創発的AIの解放」

はじめに生成AIは、新しいデータを生成し、コーディングや分析などのタスクを簡素化することにより、データ分析を向上させます。GPT-3.5などの大規模言語モデル（LLMs）は、データからSQL、Python、テキスト要約、および可視化を理解および生成することにより、これを実現します。しかし、短い文脈やエラーの扱いなどの制限は依然として存在しています。将来の改善では、特化したLLMs、マルチモーダルな能力、および効率的なデータワークフローのためのより良いユーザーインターフェースに焦点を当てています。TalktoDataなどのイニシアティブは、使いやすい生成AIプラットフォームを通じてデータ分析をよりアクセス可能にすることを目指しています。目標は、誰にでもデータ分析を簡素化し、普及させることです。学習目標：生成AIのデータ分析における役割を理解する。大規模言語モデル（LLMs）のデータ分析での応用を探る。データ分析における生成AIの制限と解決策を特定する。生成AIの定義：その機能と重要性の理解生成AIは、テキスト、イメージ、音声、ビデオ、および合成データにおいて優れたコンテンツ生成を行うAIのサブセットです。事前定義されたパラメータに基づいて分類や予測を行う従来のAIモデルとは異なり、生成AIはコンテンツを生成します。これはディープラーニングの範疇で操作され、与えられた入力に基づいて新しいデータラベルを生成する能力によって自己を区別しています。その印象的な違いは、構造化されていないデータを処理する能力であり、事前に定義されたパラメータにデータを合わせる必要がないことです。生成AIは与えられたデータからの理解と推論の可能性を持っています。したがって、データ分析において画期的なイノベーションとなります。データ分析における生成AIの応用特にGPT-4やGPT-3.5などのLLMsを通じて、生成AIにはデータ分析における数多くの応用があります。最も影響力のあるユースケースの一つは、データプロフェッショナルがコードを生成する能力です。SQLやPythonの公開されたコードスニペットを学習したLLMsは、データ分析タスクに大きく貢献するコードを生成することができます。これらのモデルは、推論能力を持ち、データ内での洞察の抽出と相関の作成が可能です。さらに、彼らはテキストの要約、可視化の生成、グラフの変更なども行い、分析プロセスを向上させます。彼らは単純な回帰や分類などの従来の機械学習タスクだけでなく、データセットを直接分析するために適応します。これにより、データ分析が直感的で効率的に行われます。 LLMsの能力と実世界での使用の公開データ分析にLLMsを活用する場合、OpenAIのGPT 3.5、LLaMA Index、関連するフレームワークなど、さまざまなライブラリを使用して、CSVファイルやSQLデータベース上でデータ分析を行います。コード: #OpenAIとAPIキーのインポート import os import openai from IPython.display…

AlluxioがAI最適化されたデータプラットフォームを発表し、より高速なMLパイプラインを提供します

「AIイニシアチブの価値実現を加速させるために、AIと機械学習のワークロードのフルポテンシャルを引き出す簡素化されたデータインフラストラクチャを活用します」

ホワイトハウス、AI安全への懸念に対処するための大統領令に署名

月曜日、バイデン政権は人工知能に関する行政命令に署名し、安全性の懸念を解消しつつも革新を妨げないことを目指していますこの命令の目標は、消費者の権利、市場のニーズ、国家安全保障の懸念をバランスさせるために、一連のガードレールを早期に設定することです

「PythonでCuPyを使ってGPUのパワーを最大限に活用する」

「機械学習、科学計算、または巨大なデータセットを扱っている場合でも、CuPyはまさにゲームチェンジャーです」

Python

見逃せない7つの機械学習アルゴリズム

機械学習アルゴリズムのリストは、データサイエンティストとしての旅を始めるのに最適な出発点です最も一般的なモデルを特定し、適切なアプリケーションで使用することができるはずです

Machine learning

学界は真の洞察を犠牲にして方法論にこだわりすぎているのではないか？

方法論よりも洞察力に焦点を当てたアカデミアに関するミレニアルの意見記事

Data science

「2023年10月のAIメールジェネレーターのトップ10」

デジタルコミュニケーションが主役となった時代において、AIメール生成ツールは、さまざまな業界のプロフェッショナルにとって不可欠なツールとなっていますこれらの革新的なプラットフォームは、人工知能を活用して魅力的で個別化された効率的なメールコンテンツを作成し、ビジネスや個人がオーディエンスとのコミュニケーションの方法を革新していますAIによるメール生成の重要性は、単なる自動化を超えています[...]

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CI/CDパイプライン：Azure上のデータ処理アプリケーションのためのパート1：コンテナインスタンス

「手動でAzureや他のクラウドプロバイダにリソースを作成および展開することは比較的簡単であり、場合によっては十分であるかもしれませんしかし、ほとんどの場合、展開されたリソースは変更が必要になるでしょう...」

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