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10倍の生産性を向上させるためのTop 10 VS Code拡張機能

Path Intellisense C#、VB.NET、またはF#を使用している場合、Visual Studioの拡張機能であるPath Intellisenseのおかげで、Path Intellisenseを利用することができます。これにより、必要なルートを簡単に特定し、タイプミスや間違った経路から保護することができます。プロジェクトファイルはPath Intellisenseによって解析され、プロジェクトで使用されるすべてのパスのデータベースが作成されます。Path Intellisenseは、コードエディタの一部の機能であり、入力すると可能なルートを提案してくれます。提案されたルートは、目的地に素早く到達するのに役立ちます。入力すると、Path Intellisenseは適切なパスの補完を提案します。存在しないまたはアクセスできないパスを入力しようとすると、Path IntelliSenseが警告を表示します。Path Intellisenseを使用すると、用語の定義を簡単に取得することができます。パスを扱う際に時間を節約し、間違いを防ぐために、Visual Studio用のPath Intellisense拡張機能は非常に価値があります。Visual Studio Marketplaceで、無料でダウンロードすることができます。 Live Server Visual Studio Code用のLive Server拡張機能を使用すると、ライブリロードを使用してローカルで静的および動的なウェブサイトを構築することができます。これにより、コードを編集して、ブラウザでその効果を即座に確認することができます。開発者は、各変更後にブラウザを手動でリロードする必要がなくなり、時間を節約することができます。Live Serverのインターフェースは直感的です。Visual Studio Codeでプロジェクトを開き、Marketplaceから拡張機能を追加します。Live…

高パフォーマンスなリアルタイムデータモデルの構築ガイド

「データは意思決定のための重要なツールとなりました実行可能なものにするためには、データをクリーニングし、変換し、モデル化する必要があります一方で、ステークホルダーは時には迅速に調整し、意思決定を行う必要があります...」

「データサイエンスは難しいのか？現実を知ろう」

過去数年間、熟練なデータサイエンティストへの需要は増加してきましたが、AIによって風景は変わりました。重点はルーチンタスクからより複雑な役割に移りました。最新のデータサイエンスの進歩にしっかりと理解を持つことは、有望なキャリアに欠かせません。データサイエンスは難しいのでしょうか？学習の道は本質的に簡単または難しいものではありませんが、データサイエンスには険しい学習曲線があります。しかし、常に最新の情報にアップデートし続ける意欲を持ち続けることで、課題にもかかわらず、旅はよりスムーズになることがあります。データサイエンスを学ぶ価値はあるのでしょうか？企業は主にデータの潜在能力を活用して意思決定を行っています。このタスクはデータサイエンスを通じて貢献された技術的進歩を用いて行われます。それはその分野で優れた能力を持つ専門家によって処理されます。したがって、データサイエンスは、キャリアを選ぶ個人や成長のためにそれを利用する組織にとって有望な機会を提供しています。数多くの課題と連続的な進化のプラットフォームを提供することで、この分野は非常にダイナミックであり、自己のマインドセットと知識を磨くために最適です。データサイエンスの高い価値により、「データサイエンスは難しいのか」という質問は無意味です。データサイエンスが良いキャリア選択肢なのかどうかを知るために、この記事を読んでください！データサイエンティストはコーディングをするのでしょうか？データサイエンティストは膨大な量のデータを扱います。これらに取り組むためには、プログラミング言語RとPythonの習熟が必要です。そのようなデータの処理には基本的なコーディングの知識が必要です：クリーニング、前処理、データ変換 Matplotlibやggplot2などのPythonとRのライブラリやツールを使ってインサイトを伝えるための支援統計分析、機械学習、データモデリングデータ関連の問題に対するカスタマイズされたソリューションの作成データの前処理、結果の評価、モデルのトレーニングなどの繰り返しタスクアイデアや仮説の素早いテストアルゴリズムによるパターンの識別データサイエンスの多面的な性質データサイエンスは、多くの分野を包括する広範な分野です：統計学：確率、回帰分析、仮説検定、実験設計の理解は、正確かつ意味のある分析には重要です。プログラミングとデータ操作：いくつかのデータ最適化技術や専門ソフトウェアを用いたプログラミング言語の知識ドメイン知識：産業固有の知識、ビジネスプロセス、適切な質問の提起、関連する特徴の選択、結果の解釈などコミュニケーション：技術的な観点と非技術的な観点の両方と対話し、明確かつ正確に自分自身を理解して伝える能力この情報は、データの処理、データのコミュニケーション、データの取り扱いに必要な技術的な専門知識の重要性を示しています。産業固有の知識と問題解決能力を持つことで、データサイエンスの効率は何倍にも向上し、個人のビジネスやキャリアに役立ちます。学習曲線と継続的な学習データサイエンスは絶えず進化する分野であり、継続的な学習が必要です。初心者の学習曲線は険しいものであり、プログラミング言語の学習に直面する課題があるためです。では、「データサイエンスは難しいのか？」いいえ、データサイエンスの知識と興味を持った個人にとっては難しくありません。ただし、データサイエンスの分野での定期的かつ急速な進歩は、分野内で最新の情報にアップデートし続ける必要性を増大させています。例えば、現在の進歩としては、自動機械学習やエッジコンピューティングの導入があります。トップのデータサイエンスのトレンドはTinyML、small…

大規模言語モデルは、テキスト評価のタスクで人間を置き換えることができるのか？このAI論文では、テキストの品質を評価するためにLLMを使用し、人間の評価の代替手段として提案しています

I had trouble accessing your link so I’m going to try to continue without it. 以下のHTMLを日本語に翻訳します（HTMLコードは結果に含めます）：自然言語処理モデルとテキスト品質を示すアルゴリズムのパフォーマンスを評価するために、人間の評価が使用されてきました。しかし、人間の評価は一貫しているわけではなく、再現性がない場合もあります。同じ人間の評価者を募集し、評価基準の主観性や解釈の違いを含むさまざまな要素（評価基準の解釈など）により、同じ評価を返すことは困難です。台湾国立大学の研究者は、この再現性の問題に対処するために、「大規模言語モデル」（人間の言語をモデル化するために訓練されたモデル）の使用を研究しました。彼らは、人間の評価と同じ指示、評価対象のサンプル、および質問を大規模言語モデルに提示し、それらの質問に対する応答を大規模言語モデルに生成させました。彼らは、オープンエンドのストーリー生成と敵対的攻撃という2つの自然言語処理タスクで、人間と大規模言語モデルの評価を使用してテキストを評価しました。「オープンエンドのストーリー生成」では、人間と生成モデル（GPT-2）によって生成されたストーリーの品質を、大規模言語モデルと人間が評価することで検証しました。そのために、評価指示、生成されたストーリーの断片、および評価質問に基づいて、それぞれ文法の正確さ、一貫性、好み、関連性の4つの属性に基づいてリケルト尺度（5段階）で評価されるアンケートを作成しました。人間の評価では、ユーザーは準備されたアンケートに回答します。大規模言語モデルによる評価では、アンケートをプロンプトとして入力し、大規模言語モデルから出力を取得します。研究者は、T0、text-curie-001、text-davinci-003、ChatGPTという4つの大規模言語モデルを使用しました。人間の評価には、有名な英語教師を使用しました。これらの大規模言語モデルと英語教師は、人間が書いたストーリーとGPT-2が生成したストーリーをそれぞれ200件評価しました。英語教師による評価では、人間が書いたストーリーに対して4つの属性（文法的正確さ、結束性、好み、関連性）のすべてにおいて好意的な評価が示されました。これは、英語教師が生成モデルによって書かれたストーリーと人間によって書かれたストーリーの品質の違いを区別できることを示しています。しかし、T0とtext-curie-001は人間が書いたストーリーに明確な優位性を示しません。これは、大規模言語モデルがオープンエンドのストーリー生成を評価する際には、人間の専門家よりも能力が低いことを示しています。一方、text-davinci-003は人間が書いたストーリーと英語教師に明確な優位性を示しました。さらに、ChatGPTも人間が書いたストーリーに高い評価を示しました。彼らは、AIの文を分類する能力をテストする敵対的攻撃のタスクを調査しました。彼らは、文をいくつかの敵対的攻撃（文をわずかに変更するための同義語の使用）で分類する能力をテストしました。そして、攻撃がAIの文の分類能力にどのように影響を与えるかを評価しました。これは、大規模言語モデル（ChatGPT）と人間を使用して行いました。敵対的攻撃に対して、英語教師（人間の評価）は、敵対的攻撃によって生成された文を流暢さと意味の保存の点で元の文よりも低く評価しました。さらに、ChatGPTは敵対的攻撃の文に対して高い評価を与えました。また、ChatGPTは敵対的攻撃の文を元の文よりも低く評価しました。全体的に、大規模言語モデルは敵対的攻撃の文と元の文の品質を人間と同じように評価しました。研究者は、大規模言語モデルによる評価の以下の4つの利点を指摘しています：再現性、独立性、コスト効率と速度、および不適切なコンテンツへの露出の低減。ただし、大規模言語モデルは事実の誤解釈にも影響を受けやすく、学習方法にはバイアスが導入される可能性があります。さらに、これらのモデルには感情がないため、感情を含むタスクの評価において効果が制限される可能性があります。人間の評価と大規模言語モデルによる評価は、それぞれ独自の強みと弱点を持っています。最適な効果は、人間とこれらの大規模モデルの組み合わせによって達成される可能性があります。

「脳活動計測と仮想現実の統合」

テキサス大学オースティン校では、先駆的な研究者のグループが商用のバーチャルリアリティ（VR）ヘッドセットを改造し、非侵襲的な脳活動計測法を組み込むことに成功しましたこの革新的な取り組みにより、人間が没入型VR環境でさまざまな刺激をどのように処理するかについて、基本的なヒントからより強いストレッサーまで、前例のない洞察が得られますA […]

Virtual Reality

Data science

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10倍の生産性を向上させるためのTop 10 VS Code拡張機能

高パフォーマンスなリアルタイムデータモデルの構築ガイド

「データサイエンスは難しいのか？現実を知ろう」

大規模言語モデルは、テキスト評価のタスクで人間を置き換えることができるのか？このAI論文では、テキストの品質を評価するためにLLMを使用し、人間の評価の代替手段として提案しています

「脳活動計測と仮想現実の統合」

「Googleのマルチモーダル基本モデルへの最新アプローチ」

「Wall-Eのための経路探索アルゴリズムの探求」

「Amazon SageMaker JumpStartを使用したゼロショットテキスト分類」

「機械学習に人間のミスを組み込む」

「ChatGPTを活用したデータクリーニングと前処理の自動化」

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