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「Amazon SageMakerを使用してビジョントランスフォーマーモデルのトレーニング時間を短縮するKTの取り組み」

KTコーポレーションは、韓国で最大の通信事業者の一つであり、固定電話、携帯通信、インターネット、AIサービスなど幅広いサービスを提供していますKTのAI Food Tagは、コンピュータビジョンモデルを使用して、写真に写った食品の種類と栄養成分を特定するAIベースの食事管理ソリューションです

「Pandasを使用したSpark上のPythonの並列化並行性のオプション」

私の前の役職では、数千のディスクにわたるマネージドサービスのお客様の将来のディスクストレージ使用量を予測するための内部プロジェクトに取り組んでいました各ディスクは以下の条件があります...

機械学習のための高品質データセットの作成初心者ガイド

このチュートリアルでは、高品質なデータを取得し、機械学習の分類結果を改善する方法を紹介します

「関数をキャッシュしてPythonをより速くする：メモ化」

「Pythonで最も時間がかかるのは、高コストなプロセスを実行する関数やクラスメソッドの呼び出しです同じ引数でそのような関数を2回実行する必要があると想像してください; それは…」

「Amazon CodeWhispererで持続可能性を最適化しましょう」

この投稿では、Amazon CodeWhispererが、リソース効率を高めることを通じたコードの最適化にどのように役立つかについて探っています計算リソースの効率的なコーディングは、1行のコードを処理するために必要なエネルギー量を減らすことを目指す技術の一つであり、結果として企業が総合的により少ないエネルギーを消費できるように支援しますクラウドコンピューティングの時代において[…]

「AIと教育の公平性：ギャップを埋めるための設計図」

理想的な世界では、すべての人が質の高い教育の機会を持っているでしょうしかし、現実はこの視点からはかけ離れています社会経済的な地位、文化的な障壁、言語の壁など、教育に関する状況と質に差があります私たちは前例のない技術と社会の時代に生きているにもかかわらず[…]

イントロダクション ChatGPTなどのLLMにより、人工知能は期待を超えて進化しました。先進的な言語モデルであるGPT-4は、この技術の進化の基盤として存在しています。AIによる意思決定の時代において、データパイプラインと意思決定パイプラインの対照的な領域を理解することは基本です。本記事では、技術と意思決定、そしてGPT-4が従来のパラダイムを再構築する上で持つ変革的なポテンシャルとの相互関係について明らかにすることを目的としています。学習目標：データパイプラインと意思決定パイプラインの違いを理解する。 GPT-4を意思決定パイプラインで活用する方法を学ぶ。プロンプトの調整を通じてGPT-4の効率を最大化する方法を学ぶ。データ駆動型意思決定とは何ですか？データ駆動型意思決定（DDDM）は、データ分析と証拠に基づいて情報を把握し、問題を解決するアプローチです。DDDMでは、データが収集され、分析され、ビジネス、医療、教育、政府など、さまざまな領域で意思決定プロセスのガイドとして使用されます。このアプローチは、直感や勘に頼るのではなく、データと実証的な証拠に依存することの重要性を強調しています。データパイプラインと意思決定パイプライン基本的な違いは、データパイプラインと意思決定パイプラインの間にあります。データパイプラインは、主にPythonとSQLを使用してデータを異なる形式に変換することに焦点を当てています。一方、意思決定パイプラインは、データに基づいた自動化された意思決定についてのものです。通常、PythonとGPT-4のような大規模な言語モデルの組み合わせを使用します。現実世界の応用：ChatGPTを使った意思決定パイプライン実際のビジネスアプリケーションにおいて、GPT-4の意思決定能力は明白です。たとえば、モデルを営業の意思決定パイプラインで使用することは非常に生産的です。具体的な例として、潜在的な顧客にメールで連絡することがあります。GPT-4は自動化プロセスを通じて返信を選別し、関心を持っている見込み客と関心のない当事者を特定し、適切な追跡メールを作成することができます。意思決定パイプラインの優れた使用例は、データベースから最適な顧客を特定するためにGPT-4を活用することです。このプロセスでは、関連するデータを抽出するための構造化クエリを生成し、データベースをフィルタリングし、指定された基準に基づいて正確な応答を提供します。さらに、もう1つの興味深い例は、GPT-4を出会い系アプリの領域で活用することです。プロフィールの詳細を送信し、モデルからメッセージを受け取ることにより、GPT-4の応答に基づいて個人が望む条件に合致するかどうかを見極めるのに支援を求めることができます。それに応じて、自動化されたアクションを実行できます。テキスト分類は、GPT-4などのLLMの存在により、機械学習（Machine Learning、ML）における長い間の課題が大幅に緩和されています。従来のMLソリューションでは、感情分析を行うには包括的なデータセットと入念なトレーニングが必要でした。しかし、GPT-4では簡素化されます。テキストがポジティブかネガティブかを決定するようにモデルに直接問い合わせることができ、従来のラベリングプロセスを大幅に削減することができます。 GPT-4は、要約タスクや自然言語ベースのデータベースのインタラクションにおいて、優れた解決策です。さらに、制約の中でビジネスの応答、セールス、または特定のクエリを自動化する意思決定パイプラインで美しく機能します。課題、セキュリティ上の懸念、およびモデルの信頼性 GPT-4には驚くべき有用性がありますが、制約も存在します。特に、非常に複雑なシナリオや未知の情報を扱う際には課題が生じます。GPT-4を効果的に活用するための鍵は、プロンプトの調整の技術にあります。望ましい応答やアクションに導くため、正確で明確なプロンプトを作成することが重要です。これは試行錯誤の旅であり、GPT-4を導くための指示を洗練させるプロセスです。意思決定のために言語モデルを使用する際のセキュリティは重要な関心事です。これらのモデルのトレーニングプロセスには複数の情報源が関与するため、機密性の高いデータをこれらのモデルを通じて送信しないことが最善の方法です。Enterprise版のChatGPTであっても、データ入力には注意を払うことが重要です。Samsungの独自のコードの問題などの事例は、共有するデータに対する警戒が必要であることを強調しています。 ChatGPTによって影響を受けたプログラミングの将来 GPT-4の登場により、プログラミングにおける言語モデルの認識が革命的に変わりました。転移学習のアーキテクチャが成功裏に実装され、ユーザーは特定のデータセットや目的に合わせてモデルを微調整することができるようになりました。さらに、言語モデルは進化し続けることにより、様々なタスクにおいてより賢くなり、機械学習モデルの評価やより良い結果を提供するためのガイダンスも行うようになっています。将来を見据えると、ChatGPTのプログラミングの進化に対する影響力は注目に値します。GPT-4によってコーディングの時間が短縮されることで、開発プロセスにおいてパラダイムシフトがもたらされ、構文に関する苦労が最小限に抑えられます。AIによる支援として、開発者の概念的な入力に合わせたコードの断片やフレームワークを提供することで、コーディングの効率が向上します。この進歩により、プログラマーがコードと対話する方法が変わり、生産性が向上することが予測されています。特定の企業データ向けにChatGPTを変革するリトリーバル拡張生成…

「4つの簡単なステップであなたのMLシステムを超高速化する」

「ML最適化のローラーコースターへようこそ！この投稿では、4つのシンプルなステップで、いかなるMLシステムを高速訓練と推論に最適化するプロセスをご紹介しますこんなことを想像してみてください：あなたは…」

「ビッグデータプロジェクトに使用するデータ形式はどれを使うべきか？」

ピクルス、パルケ、CSV、フェザー、HDF5、ORC、JSON：どれを使うべきで、なぜですか？

「2023年に使用するためのトップ9のデータ管理ツール」

イントロダクションストレージ、管理、データアクセスの問題により、ビジネスデータベースの拡張に苦労していますか？成長を促進するためには、効果的なデータ管理戦略とツールを利用してください。この記事では、データ管理の主要なツールの特徴を探求し、2023年のトップツールをリストアップしています。これらのツールは、企業のワークフローパイプラインにとって貴重な資産となります。なぜデータ管理ツールを使用するのか？データ管理ツールは、現代のビジネスにおいて重要な存在です。これらのツールは、データの品質を保証し、業務効率を向上させ、データ関連の手続きを簡素化します。データガバナンスのための堅固な構造を簡略化することは、リスク管理やコンプライアンスに役立ちます。現代のデータ駆動環境では、これらのテクノロジーはスケーラブルであり、企業が取り扱うデータ量の増加に適応できることを意味します。トップ9のデータ管理ツールデータ管理ツールの目的についてご理解いただいたところで、いくつかの優れたツールをご紹介しましょう。 2023年のトップ9のデータ管理ツールを選定する際には、専門家の意見と業界内での人気と評判を考慮しました。これらのツールはデータ統合、品質、ガバナンスなど、データ管理のさまざまな側面での効果において認められています。以下に、各ツールの選定基準をまとめた表があります。データ管理ツール選定基準 Oracle Enterprise Data Management Cloud – クラウドベースのソリューション– 拡張されたデータ制御とコラボレーション– データ管理のリーダーとして認識されている– 総合的なデータ管理機能のスイート– データ統合、データ品質、データガバナンスの強みがある AWS – ETLのためのAWS Glue–…

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