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「人道的な災害状況報告チャットボットの研究−GPT-4-Turboとフルコンテキストプロンプティングの使用」

この記事では、OpenAIの新しいGPT-4-Turboモデルを探求し、その128kトークンコンテキストウィンドウの増加により、情報検索のために完全なドキュメントコーパスを渡しますこれは単純な力づくである...

GPTを使用した、OpenAIのパーソナルAIアプリのノーコードビルダー

データ分析、ビジュアルタスクなどのためにカスタムChatGPTを作成する方法を学びましょうOpenAIのノーコードGPTを使って、あなた自身のAIの未来を作り始めましょうそして、明日からGPTストアで販売しましょう

データビジュアライゼーションのためのSQL チャートやグラフ用のデータの準備方法

データ可視化でSQLの力を解放しましょう：インパクトのあるグラフやチャートを作成するためのデータの準備の技術をマスターしましょう

SQL

「Pythonで時系列ネットワークグラフの可視化を作成する方法」

この記事では、上記のアニメーションのように、ネットワーク内の接続が時間とともにどのように発展していくかを示す、Pythonでのタイムシリーズネットワーク可視化の作成方法を学びますネットワークデータ...

『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…」

「トップ20のデータエンジニアリングプロジェクトアイデア[ソースコード付き]」

データエンジニアリングは、分析、レポート、および機械学習に必要なデータを収集、変換、配信することによって、広範なデータエコシステムにおいて重要な役割を果たします。データエンジニアを目指す人々は、実際のプロジェクトを通じて実践的な経験を積み、自分の専門知識をアピールするための機会を求めることが多いです。この記事では、ソースコード付きのトップ20のデータエンジニアリングプロジェクトアイデアを紹介します。初心者、中級のエンジニア、または上級のプラクティショナーであっても、これらのプロジェクトはデータエンジニアリングスキルを磨く絶好の機会を提供します。初心者向けデータエンジニアリングプロジェクト 1. スマートIoTインフラストラクチャ目標このプロジェクトの主な目標は、IoT（モノのインターネット）デバイスからのデータを収集し、分析するための信頼性のあるデータパイプラインを構築することです。ウェブカム、温度センサー、モーションディテクターなど、さまざまなIoTデバイスは、多くのデータを生成します。このデータを効果的に消費、保存、処理、分析するためのシステムを設計することを目指します。これにより、IoTデータからの学習に基づいたリアルタイムのモニタリングや意思決定が可能になります。解決方法 Apache KafkaやMQTTのような技術を利用して、IoTデバイスからの効率的なデータ取り込みを行います。これらの技術は高スループットのデータストリームをサポートします。 Apache CassandraやMongoDBのようなスケーラブルなデータベースを使用して、受信したIoTデータを保存します。これらのNoSQLデータベースは、IoTデータのボリュームとバラエティを処理できます。 Apache Spark StreamingやApache Flinkを使用してリアルタイムデータ処理を実装します。これらのフレームワークを使用すると、データが到着すると同時にデータを分析して変換することができるため、リアルタイムモニタリングに適しています。 GrafanaやKibanaなどの可視化ツールを使用して、IoTデータに対する洞察を提供するダッシュボードを作成します。リアルタイムの可視化は、ステークホルダーが情報を基にした意思決定を行うのに役立ちます。ソースコードを確認するには、ここをクリックしてください 2. 航空データ分析目標連邦航空局（FAA）、航空会社、空港など、さまざまな情報源から航空データを収集、処理、分析するために、このプロジェクトではデータパイプラインを開発しようとします。航空データには、フライト、空港、天候、乗客の人口統計などが含まれます。このデータから意味のある洞察を抽出し、フライトスケジュールの改善、安全対策の強化、航空産業のさまざまな側面の最適化を図ります。解決方法 Apache NifiやAWS…

2v2ゲームのためのデータ駆動型Eloレーティングシステムの作成方法

「2v2のEloベースのスコアリングシステムを探索しましょうフーズボールやマルチプレイヤーゲームに最適です数学、データベースモデリング、およびその応用を発見してください」

BERTopicを使用したクラスごとのトピック

「私たちには何十万ものテキストがありますそれらをすべて読んで洞察を得るには数年かかるでしょう幸いなことに、このプロセスを自動化するのに役立つ多くのデータサイエンスのツールがありますそのようなツールの一つは…」

「2023年に必要な機械学習エンジニアの10の必須スキル」

イントロダクション現在の進化する環境では、組織はAI、ディープラーニング、および機械学習の潜在能力を引き出すために、チームを急速に拡大しています。控えめなコンセプトであった機械学習は、今や産業全体で不可欠な存在となり、ビジネスが前例のない機会にアクセスできるようにしています。この変革の背後にある重要な要素は、機械学習エンジニアのスキルセットです。これらの専門家は、高度なアルゴリズムとシステムを構築し、自律的に知識と洞察を獲得する能力を持っています。機械学習が世界を変え続ける中で、これらのエンジニアの腕前はイノベーションを推進し、新たな可能性の領域を開拓する上で重要な役割を果たしています。2023年に持つべきトップな機械学習エンジニアのスキルを探ってみましょう！機械学習エンジニアとは？機械学習エンジニアは、複雑な問題を解決するために機械学習アルゴリズムとモデルを設計、構築、実装することに特化しています。彼らはデータサイエンスとソフトウェアエンジニアリングのギャップを埋め、予測モデル、推薦システム、その他のAI駆動アプリケーションの開発に専門知識を活用しています。機械学習エンジニアは、大規模なデータセットと作業し、データの前処理とクリーニング、適切なアルゴリズムの選択、モデルの最適なパフォーマンスを実現するための微調整を行います。彼らの責任には、機械学習モデルのコーディング、トレーニング、展開、データサイエンティストやドメインの専門家との協力によるビジネス要件の理解が含まれます。機械学習エンジニアは、製品環境でのスケーラビリティ、信頼性、効率性を最適化することにも重点を置いています。彼らはしばしばTensorFlow、PyTorch、scikit-learnなどのフレームワークと共に作業し、強力なプログラミング、数学、およびデータ操作の基礎を持っています。全体として、機械学習エンジニアは、さまざまな産業で機械学習ソリューションの開発と展開に重要な役割を果たしています。他にも読むべき記事：インドおよび海外での機械学習エンジニアの給与トップ10の機械学習エンジニアのスキル以下は、機械学習エンジニアがイノベーションを生み出し、複雑なAIおよびデータサイエンスの課題に取り組むためのトップなMLスキルです：プログラミング言語数学と統計学機械学習アルゴリズムデータの前処理データの可視化モデルの評価と検証機械学習ライブラリとフレームワークビッグデータツールバージョン管理問題解決と批判的思考プログラミング言語基本的なプログラムの書き方やウェブページのスクリプトの作成など、最小限の種類のタスクを扱うことは、機械原理との関わりとはかなり異なります。それには重要なプログラミングスキルと専門知識が必要です。機械学習のキャリアにとって基本であり、最も重要なスキルはPythonなどのプログラミング言語の深い知識です。学習が容易であり、他の多くの言語よりも多くの用途を提供するため、Pythonは機械学習の基礎です。プログラムのスピードを改善するためにC++の理解が役立ちますが、機械学習エンジニアにはHadoopやHiveなどの技術を扱うためにJavaが必要です。参考資料 Python入門 PythonとR以外の役立つプログラミング言語6選 Java…

技術的なバックグラウンドがなくてもデータサイエンティストになる方法：ヒントと戦略

通常投稿している内容とは少し異なるストーリーになります具体的なツールや技術の紹介でもなく、チュートリアルや実践例でもありません今回は、私がいつも考えていた質問に答えたいと思います...

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