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「GeForce NOW-vemberは50以上の新しいゲームをクラウドでストリーミングする」

感謝の気持ちを持ってより多くの時間をゲーミングに費やしましょう。GeForce NOWは、会員に今週クラウド上で15の新たなサポートされたゲームを提供します。これは始まりに過ぎません – 11月には合計で54のタイトルが登場します。会員は、Virtex StadiumがGeForce NOWライブラリに加わり、『League of Legends』の世界選手権観戦パーティーに参加することもできます。いまだかつてないeスポーツの体験「League of Legends」のeスポーツを、いままでにない形で観戦しよう。今年のLeague of Legendsワールドチャンピオンシップ決勝は、オンライン仮想スタジアムのVirtex Stadiumで開催されます。これはNVIDIAのクラウドゲームインフラストラクチャーで現在ストリーミングされています。 Virtex Stadiumでは、eスポーツファンは世界中の友達と交流し、アバターを作成・カスタマイズし、自宅の快適さからライブ競技を一緒に観戦することができます。 11月2日（木）から、数千人とともにVirtex StadiumでLeague of Legends Worlds…

「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…

トップ10のコードなしAIアプリビルダー

あなたは、「コーディングを知っていたら、夢のソフトウェアを作れるのになあ」と思ったことはありませんか？それが現実になるかもしれません。AIアプリビルダーはあなたのビジョンを現実の解決策に変えることができます。ノーコードのAIアプリビルダーは、コーディングの経験や知識なしにソフトウェアアプリケーションや繰り返しのタスクを自動化する解決策、ウェブサイトのインターフェースなどを作成できる革命的なツールです。ゼロのコーディング知識で効率的なソフトウェアアプリケーションを開発するためのトップ10の強力なAIアプリビルディングツールを探求しましょう。詳しくはこちら：2023年になぜノーコード機械学習を学ぶべきか？ ClickUp ClickUpは、大規模なプロジェクトを管理し、チームのコラボレーションを処理する最も効率的なAIアプリビルダーの一つです。35以上のClickAppsを利用して、タスクを作成と自動化、ワークフローを最適化し、ワークスペースを好みにカスタマイズすることができます。ドラッグアンドドロップ機能により、設定プロセスを簡単にアクセスできます。コーディングの経験なしに、アプリを構築して統合し、進捗を追跡および監視し、高度なツールを使用することができます。利点無限の創造性のための事前構築テンプレート 1000以上の外部統合をシームレスに実現フリーランサー、ソロプレナー、起業家に利用可能ドラッグアンドドロップオプションで50以上のアクションポイントエディタ内にリンクされた自動化機能制約ワークスペースの配置に時間がかかるプラットフォームにはより多くの自動化機能が必要 Make（Integromat） Make（旧Integromat）は、実現可能なデザインインターフェースで高品質なビジネスソリューションを作成し、複雑な組織のタスクを自動化する完璧なツールです。ノーコードのアプローチを用いてアプリケーションを開発できる最もシンプルなAIアプリビルダーの一つです。ITやマーケティングから人事まで、すべての部門とチームのワークフローを向上させることができます。利点使いやすいドラッグアンドドロップ機能部門間のワークフローの効率化タスクの自動化に適応可能なテンプレート複雑なタスクを簡単なプロセスに分解制約すべての機能をマスターするには時間がかかる可能性がある Quixy…

フーリエ変換を用いた季節変動のモデリング

「ターゲットデータにフーリエ変換を適用して、時系列予測モデルの性能を向上させる方法」

「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：…

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「GeForce NOW-vemberは50以上の新しいゲームをクラウドでストリーミングする」

「データ分析での創発的AIの解放」

トップ10のコードなしAIアプリビルダー

フーリエ変換を用いた季節変動のモデリング

「MLOpsを活用した顧客離反予測プロジェクト」

「LangChainとOpenAIを使用して文書の理解を向上させる方法」

「Matplotlibのマスタリング：データ可視化の包括的なガイド」

「Amazon SageMakerを使用して、Rayベースの機械学習ワークフローをオーケストレーションする」

BERTopicを使用したクラスごとのトピック

大規模言語モデルのコード解読：Databricksが教えてくれたこと

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