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「MLを学ぶ勇気：L1とL2の正則化の解明（パート1）」

「機械学習への挑戦へようこそ」へようこそ、ここではL1とL2の正則化について探求を始めますこのシリーズは、複雑な機械学習の概念を簡素化し、リラックスした雰囲気で提供しています...

ステアラブルニューラルネットワーク（パート1）への優しい紹介

「幾何学的深層学習は、Deep Learningの一分野として、グラフとして表現された3Dまたは2Dジオメトリオブジェクトを処理するために、畳み込みニューラルネットワークなどの従来のAIフレームワークを拡張することを目指しています...」

「ステアリング可能なニューラルネットワークへの優しい入門（パート2）」

最初の記事では、分かりやすい解説…

メタラマは本当にオープンソースなのか？ (Meta Rama wa hontō ni ōpun sōsu na no ka?)

「メタLLaMAのオープンソースLLMとしての真正性を探求し、基準と大きな意義を解析する」

LinkedInのフィード進化：より詳細かつパワフルな機械学習、そして依然として人間も重要

LinkedInのフィードとインフラの最新更新について読むと、人間を中心に据えた原則を技術用語と実装に繋げる方法が解説されています

「線形代数からディープラーニングまで 7冊の本（2023年冬のアップデート）」

「Towards Data Science」への初めての投稿では、私は線形代数から現代のディープラーニングまで、あらゆる内容をカバーする私のお気に入りの機械学習の本について書きました

「（ベクター）インデックスの隠れた世界」

「ChatGPTの一般公開以来、LLM、RAG、およびベクターデータベースについての新しいコンテンツが掲載されることなく経過した日はほとんどありませんテクノロジー界はLLMの可能性を巡って大いに盛り上がっています」

「最高のデジタルコンテンツ戦略（アレックス・ホルモジとエド・マイレットによるアドバイス）」

最適なコンテンツ戦略を見つけるために、私はサヒル・ブルーム、ダン・コー、アレックス・ホルモジ、ジャスティン・ウェルシュ、そしてエド・マイレットの分析を数ヶ月間にわたって入念に行いました

「検索強化生成（RAG） 理論からLangChainの実装へ」

「LangChain、OpenAI、およびWeaviateを使用したPythonでの検索増強生成（RAG）の実装例」

「2023年に大型言語モデル（LLM）から始めましょう」

まず、もしプログラミングやAIの知識が全くない場合は、この目的に特化したガイドを参考にして戻ってきてください！このガイドは、プログラミングの少ないバックグラウンドを持つ人を対象にしています...

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