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データサイエンティストのツールボックス：解析

多くのデータサイエンティストにとって、複雑なドキュメントを使いやすいデータに変換することは一般的な問題です複雑なドキュメントを見て、データを変換するための異なる方法を探ってみましょうルール1：怠け者であること...

イントロダクション自然言語処理および人工知能の分野では、科学的なPDFなどの非構造化データソースから価値ある情報を抽出する能力がますます重要になっています。この課題に対処するため、Meta AIは「Nougat」または「Neural Optical Understanding for Academic Documents」と呼ばれる最先端のトランスフォーマーベースのモデルを導入しました。Nougatは、科学的なPDFを一般的なMarkdown形式に転写するために設計されたモデルであり、Lukas Blecher、Guillem Cucurull、Thomas Scialom、Robert Stojnicによって「Nougat: Neural Optical Understanding for Academic Documents」というタイトルの論文で紹介されました。これにより、オプティカル文字認識（OCR）技術の画期的な変革が実現され、NougatはMeta AIの印象的なAIモデルの最新バージョンとなります。この記事では、Nougatの機能を探求し、そのアーキテクチャを理解し、このモデルを使用して科学的なドキュメントを転写する実践的な例を見ていきます。学習目標 Meta AIの最新トランスフォーマーモデルであるNougatを理解する。 Nougatが前任であるDonutを基に開発され、ドキュメントAIに対する最先端アプローチが導入されていることを学ぶ。…

「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…

『Gradioを使ったリテンションの理解』

「最初のウェブアプリケーションを作った瞬間を覚えていますそれは約8年前で、私は比較的初心者のアナリストで、BIツールがすべての問題を解決できると確信していましたその…」

探索的なノートブックの使い方[ベストプラクティス]

「Jupyterノートブックは、データサイエンスコミュニティにおいて最も議論のあるツールの一つとなっています意見の異なる批評家もいますが、熱狂的なファンも存在しますそれにもかかわらず、多くのデータサイエンティストは、うまく使われれば本当に価値があると同意するでしょうそして、この記事では、それに焦点を当てていきます」

「MLOpsを活用した顧客離反予測プロジェクト」

イントロダクションデータサイエンスと聞くと、まず思い浮かぶのはノートブック上でモデルを構築しデータをトレーニングすることです。しかし、実際の世界のデータサイエンスでは、このような状況はありません。実際の世界では、データサイエンティストはモデルを構築し、それを本番環境に展開します。本番環境には、モデルの開発、展開、信頼性の間にギャップがあり、効率的でスケーラブルな運用を実現するために、データサイエンティストはMLOps（Machine Learning Operations）を使用します。MLOpsは本番環境でMLアプリケーションを構築し展開するための手法です。この記事では、MLOpsを使用して、顧客の離反予測プロジェクトを構築し展開します。学習目標この記事では、次のことを学びます：プロジェクトの概要 ZenMLとMLOpsの基礎を紹介します予測のためにモデルをローカルに展開する方法を学びますデータの前処理とエンジニアリング、モデルのトレーニングと評価に入ります。この記事はData Science Blogathonの一部として公開されました。プロジェクトの概要まず、プロジェクトの内容を理解する必要があります。このプロジェクトでは、通信会社からのデータセットを使用します。このデータセットを使用して、ユーザーが会社のサービスを継続するかどうかを予測するモデルを構築します。このMLアプリケーションを構築するために、ZenmMLとMLFlowの助けを借ります。プロジェクトのワークフローは以下の通りです。プロジェクトのワークフローデータ収集データの前処理モデルのトレーニングモデルの評価展開 MLOpsとは？ MLOpsは、開発から展開、継続的なメンテナンスまでのエンドツーエンドの機械学習ライフサイクルです。MLOpsは、機械学習モデルのライフサイクル全体を効率的かつスケーラブルに自動化することで、拡張性、信頼性、効率性を確保します。簡単な例を使って説明しましょう：…

「AWS AI サービスと Amazon Bedrock によるインテリジェントドキュメント処理」

ヘルスケア、ファイナンス、法律、小売、製造などの業界の企業は、日々の業務の一環として大量の書類を扱うことがよくありますこれらの書類には、タイムリーな意思決定を促進し、一流の顧客満足度を確保し、顧客の離反を減らすために不可欠な重要情報が含まれています伝統的には、書類からのデータの抽出は...

Amazon

ベスト5のRコース（2024年）

私たちは最高のRコースを見ていきますこれらのコースによって、Rプログラミングの経験を積むために必要なすべてのスキルを学ぶことができます

「LangChain、Google Maps API、およびGradioを使用したスマートな旅行スケジュール提案システムの構築（パート3）」

この三部作の二部では、LLMの通話セットから解析されたウェイポイントのリストを取得し、Google Maps APIとFoliumを使用してルートを生成するシステムを構築しました...

『LangChain & Flan-T5 XXL の解除 | 効率的なドキュメントクエリのガイド』

はじめに大規模言語モデル（LLM）として知られる特定の人工知能モデルは、人間のようなテキストを理解し生成するために設計されています。”大規模”という用語は、それらが持つパラメータの数によってしばしば定量化されます。たとえば、OpenAIのGPT-3モデルは1750億個のパラメータを持っています。これらのモデルは、テキストの翻訳、質問への回答、エッセイの執筆、テキストの要約など、さまざまなタスクに使用することができます。LLMの機能を示すリソースやそれらとチャットアプリケーションを設定するためのガイダンスが豊富にありますが、実際のビジネスシナリオにおける適用可能性を徹底的に検討した試みはほとんどありません。この記事では、LangChain＆Flan-T5 XXLを活用して、大規模言語ベースのアプリケーションを構築するためのドキュメントクエリングシステムを作成する方法について学びます。学習目標技術的な詳細に踏み込む前に、この記事の学習目標を確立しましょう： LangChainを活用して大規模言語ベースのアプリケーションを構築する方法を理解するテキスト対テキストフレームワークとFlan-T5モデルの簡潔な概要 LangChain＆任意のLLMモデルを使用してドキュメントクエリシステムを作成する方法これらの概念を理解するために、これらのセクションについて詳しく説明します。この記事は、データサイエンスブログマラソンの一部として公開されました。 LLMアプリケーションの構築におけるLangChainの役割 LangChainフレームワークは、チャットボット、生成型質問応答（GQA）、要約など、大規模言語モデル（LLM）の機能を活用したさまざまなアプリケーションの開発に設計されています。LangChainは、ドキュメントクエリングシステムを構築するための包括的なソリューションを提供します。これには、コーパスの前処理、チャンキングによるこれらのチャンクのベクトル空間への変換、クエリが行われたときに類似のチャンクを特定し、適切な回答にドキュメントを洗練するための言語モデルの活用が含まれます。 Flan-T5モデルの概要 Flan-T5は、Googleの研究者によって商業的に利用可能なオープンソースのLLMです。これはT5（Text-To-Text Transfer Transformer）モデルの派生モデルです。T5は、”テキスト対テキスト”フレームワークでトレーニングされた最先端の言語モデルです。さまざまなNLPタスクを実行するために、タスクをテキストベースの形式に変換することでトレーニングされます。FLANは、Finetuned Language Netの略です。ドキュメントクエリシステムの構築に入りましょう LangChainとFlan-T5 XXLモデルを使用して、Google Colabの無料版でこのドキュメントクエリシステムを構築することができます。以下の手順に従ってドキュメントクエリシステムを構築しましょう： 1：必要なライブラリのインポート以下のライブラリをインポートする必要があります：…

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