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クラスの不均衡：アンダーサンプリング技術の探求

以前にクラスの不均衡の影響とその原因を正式に説明し、またランダムオーバーサンプリング、ROSEなどのいくつかのオーバーサンプリング技術を説明しました...

「Amazon SageMaker JumpStartで利用可能な自動音声認識のWhisperモデル」

「今日は、OpenAI Whisper ファウンデーションモデルが Amazon SageMaker JumpStart を利用するお客様に利用可能であることをお知らせいたしますWhisper は、自動音声認識 (ASR) と音声翻訳のための事前学習済みモデルですラベル付きデータ 68万時間で訓練された Whisper モデルは、多くのデータセットやドメインにおいて高い一般化能力を示し、必要な転移学習やドメイン適応を行わずに利用できます」

このAIニュースレターはあなたが必要なものです #68

今週は、マルチモーダルの能力を持つ GPT-4 に対抗する候補として、新しいオープンソースのマルチモーダルモデルである LLaVA v1.5 の登場を目撃しましたそれはシンプルな...

ドメインを橋渡しする：MLリスク管理における金融、プライバシー、ソフトウェアのベストプラクティスの注入

2018年、ブルームバーグの記事「Zillowのアルゴリズムによる買収ラッシュが自社のホームフリッピング実験を失敗に終わらせた」というニュースが大きな話題となりましたこの記事では、ZillowがiBuyingの世界へ果敢に参入し、自社の成功を賭けていたことが詳細に説明されています

ソフトウェア開発のパラダイムシフト：GPTConsoleの人工知能AIエージェントが新たな地平を開く

変化が唯一の定数である業界で、GPTConsoleは革新的な能力を持つ3つのAIエージェントを導入しました。先頭に立つのはPixieで、スクラッチから完全なアプリケーションを構築することができるAIエージェントです。Pixieと並んで、2つの他のエージェントがいます。開発者がコードに関連するクエリを持つ際、まるでStack Overflowのスレッドで知識のある同僚に相談しているかのように開発者を支援するために設計されたChipと、精明なソーシャルメディアマネージャーであるBirdです。これらのエージェントは、フルスタック開発者の役割を補完するだけでなく、その機能の一部が完全に自動化される未来を予示しています。 Pixieはただのコードジェネレーターではありません。それはニーズを理解し、プロジェクトを構造化し、効率的にReactJSのコードを生成するAI駆動のフルスタック開発者です。高度なアルゴリズムと抽象構文木（AST）を活用して、新しいコードを既存のアーキテクチャにシームレスに統合します。それにより、時間とコストを大幅に削減します。これは中小企業、個人事業主、開発のオーバーヘッドに悩む人々にとって画期的な変革です。 Pixieを使用してReactJSアプリを生成またはアップデートするための5つの簡単な手順 Pixieの広範な機能についてより深く掘り下げる前に、始めるためのクイックガイドをご覧ください： ステップ1：自分のGPTConsoleアカウントを作成する   こちらのGPTConsoleのウェブサイトでアカウントを登録してください。Pixieにアクセスできるようになります。 ステップ2：GPTConsoleをインストールする  ターミナルで`yarn global add gpt-console`または`npm i gpt-console -g`を実行してください。また、nodeのバージョンが19.2.0より上であることを確認してください。 ステップ3：ログインして初期化する   ターミナルを開き、`gpt-console`を実行してログインしてください。利用可能なエージェントの中にPixieが表示されます。 ステップ4：Reactアプリを生成する   `pixie start “I need a landing…

「データサイエンティストのための高収入の副業7選」

この記事は、現在の試練の時代により多くの収入を得たいデータプロフェッショナルのためのガイドとして役立ちます

「すべての道はローマに通じるのですか？」

最近、ハーバードのデーターバース上で「ローマ道路ネットワーク（バージョン2008）」という興奮するデータセットを見つけましたこれは完璧なGIS形式で表現された、ローマ帝国の歴史的な道路ネットワークです...

マシンラーニング手法の鉄道欠陥検索への応用（パート2）

「超音波フローパターンによる鉄道レールの釘穴部の放射状クラックの検出に機械学習手法の応用を探求する」(Chōonpa furō patān ni yoru tetsudō rēru no kugiana no hōshajō kurakku no kensatsu ni kikai gakushū shuhō no ōyō o tankyū suru.)

「Amazon SageMakerを使用して、マルチモダリティモデルを用いた画像からテキストへの生成型AIアプリケーションを構築する」

この投稿では、人気のあるマルチモーダリティモデルの概要を提供しますさらに、これらの事前訓練モデルをAmazon SageMakerに展開する方法も示しますさらに、特に、eコマースのゼロショットタグと属性生成および画像からの自動プロンプト生成など、いくつかの現実世界のシナリオに焦点を当てながら、これらのモデルの多様な応用についても議論します

エッジでのビジュアル品質検査のためのエンドツーエンドのMLOpsパイプラインの構築-パート3

これは、エッジでのビジュアル品質検査のためにMLOpsパイプラインを設計・実装するシリーズの第3部ですこの記事では、エンドツーエンドのMLOpsパイプラインのエッジ展開部分を自動化する方法に焦点を当てます AWS IoT Greengrassを使用して、モデルの推論を管理する方法を紹介します

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