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「プログラマーのための10の数学の概念」

「プロのプログラマになるための秘密 - 数学とそのトップ10の概念」

Programming

「Azure OpenAIを使用して、会社独自の安全でプライベートなChatGPTを展開しましょう」

「今ごろになって、おそらくChatGPTで機密の会社データを使用するのはあまり良い考えではないことに気付いているかもしれません会社の商業秘密や知的財産の漏洩の可能性は、技術界でも大きな懸念です...」

遺伝的アルゴリズムを使用して特徴セットを最適化する方法

遺伝的アルゴリズムを使用して特徴の最適化の世界に深く潜り込み、機械学習モデルに最も関連性のある特徴を特定するのにどのように役立つかを探求してください

高度な顔認識のためのDeepFace

顔認識はAIとMLの分野で数年間トレンドとなっており、顔認識の普及には広範な文化的・社会的影響が及ぶしかし、現在の機械と人間の視覚システムの間には性能の差があり、顔認識の応用範囲が制限されているこのバッファーを克服するためには、[…]が必要とされる

「Amazon SageMaker Pipelinesを使用した機械学習ワークフローの構築のためのベストプラクティスとデザインパターン」

この投稿では、SageMakerパイプラインの価値を最大化し、開発体験をシームレスにするためのベストプラクティスをいくつか紹介しますまた、SageMakerパイプラインを構築する際の一般的なデザインシナリオとパターンについても説明し、それらに対処するための例も提供します

Amazon CloudWatchで、ポッドベースのGPUメトリクスを有効にします

この記事では、コンテナベースのGPUメトリクスの設定方法と、EKSポッドからこれらのメトリクスを収集する例について詳しく説明します

「データオデッセイの航海：2023年のトップデータ分析のトレンド」

「情報に関する推論を得るために生データを分析する研究は、データ分析として知られていますこのブログでは、データ分析の将来について議論し、業界の進展をお見せします」

「Pandas 2.1の新機能」

pandas 2.1は2023年8月30日にリリースされましたこのリリースで導入された内容と、pandasのワークロード改善にどのように役立つのかを見てみましょう多数の改善が含まれていますが、…

「LangchainなしでPDFチャットボットを構築する方法」

はじめに Chatgptのリリース以来、AI領域では進歩のペースが減速する気配はありません。毎日新しいツールや技術が開発されています。ビジネスやAI領域全般にとっては素晴らしいことですが、プログラマとして、すべてを学んで何かを構築する必要があるでしょうか？答えはノーです。この場合、より現実的なアプローチは、必要なものについて学ぶことです。ものを簡単にすると約束するツールや技術がたくさんありますが、すべての場合にそれらが必要というわけではありません。単純なユースケースに対して大規模なフレームワークを使用すると、コードが肥大化してしまいます。そこで、この記事では、LangchainなしでCLI PDFチャットボットを構築し、なぜ必ずしもAIフレームワークが必要ではないのかを理解していきます。学習目標 LangchainやLlama IndexのようなAIフレームワークが必要ない理由フレームワークが必要な場合ベクトルデータベースとインデックス作成について学ぶ PythonでゼロからCLI Q&Aチャットボットを構築するこの記事は、Data Science Blogathonの一環として公開されました。 Langchainなしで済むのか？最近の数ヶ月間、LangchainやLLama Indexなどのフレームワークは、開発者によるLLMアプリの便利な開発を可能にする非凡な能力により、注目を集めています。しかし、多くのユースケースでは、これらのフレームワークは過剰となる場合があります。それは、銃撃戦にバズーカを持ってくるようなものです。これらのフレームワークには、プロジェクトで必要のないものも含まれています。Pythonはすでに肥大化していることで有名です。その上で、ほとんど必要のない依存関係を追加すると、環境が混乱するだけです。そのようなユースケースの一つがドキュメントのクエリです。プロジェクトがAIエージェントやその他の複雑なものを含まない場合、Langchainを捨ててゼロからワークフローを作成することで、不要な肥大化を減らすことができます。また、LangchainやLlama Indexのようなフレームワークは急速に開発が進んでおり、コードのリファクタリングによってビルドが壊れる可能性があります。 Langchainはいつ必要ですか？複雑なソフトウェアを自動化するエージェントを構築したり、ゼロから構築するのに長時間のエンジニアリングが必要なプロジェクトなど、より高度なニーズがある場合は、事前に作成されたソリューションを使用することは合理的です。改めて発明する必要はありません、より良い車輪が必要な場合を除いては。その他にも、微調整を加えた既製のソリューションを使用することが絶対に合理的な場合は数多くあります。 QAチャットボットの構築 LLMの最も求められているユースケースの一つは、ドキュメントの質問応答です。そして、OpenAIがChatGPTのエンドポイントを公開した後、テキストデータソースを使用して対話型の会話ボットを構築することがより簡単になりました。この記事では、ゼロからLLM Q&A…

「Open Interpreterに会ってください：OpenAIのコードインタプリタのオープンソースのローカル実行実装」

プログラミングとソフトウェア開発の絶え間ない進化の中で、効率的で柔軟かつアクセスしやすいツールへの需要はこれまでになく高まっています。開発者は、ホストされたサービスによって課せられる制約によって制約されることなく、ローカル開発環境内でシームレスに作業できるソリューションを求めています。本記事では、これらの課題に対する画期的な解決策である「Open Interpreter」について探求します。 OpenAIのGPT-4を使用したCode Interpreterは、ゲームチェンジャーではありますが、特定の制約を伴います。OpenAIのソリューションはホストされており、制御されたリモート環境で動作するため、開発者はローカルセットアップに対する制御を制限されます。インターネットアクセスがない、インストールされる予め定められたパッケージの数に制限がある、最大アップロードサイズが100 MB、ランタイム制限が120秒などの注目すべき制約があります。環境が終了すると、生成されたファイルやリンクは失われるため、長時間のタスクには不便です。 Open Interpreterは、ホストされたサービスに関連する制限を回避しながら、開発者がコンピュータのフルポテンシャルを引き出せるようにするものです。 Open Interpreterは、コンテンツ作成；写真、ビデオ、PDFなどさまざまな形式のコンテンツの簡単な作成と編集を可能にします。開発者はChromeブラウザの制御を取り、効率的なリサーチと自動化を実現することができます。Open Interpreterは、データ関連のタスクをスムーズに処理し、ユーザーが情報に基づいた意思決定を行うための大量のデータセットのプロット、クリーニング、分析を可能にします。 Open Interpreterは、インタラクティブなチャット機能とプログラムによるチャット機能の両方を提供しています。ユーザーは、ターミナルで「interpreter」と実行することでインタラクティブなセッションを開始し、Open Interpreterとの会話を開始することができます。より正確な制御をするために、開発者はタスクとワークフローをスクリプト化し、メッセージを直接Interpreterに送信することができます。Open Interpreterは、システムメッセージを検査および設定することで柔軟性を提供します。このカスタマイズにより、機能が拡張され、権限が変更され、個々の好みやプロジェクトの要件に合わせてコンテキストが追加されます。 Open Interpreterは、ローカル開発環境の領域において大きな飛躍を表しています。その優れた機能により、開発者はホストされたサービスの制約から解放され、効率的かつ柔軟に作業することができます。Open Interpreterを信頼できるパートナーとして活用し、ソフトウェア開発の未来を受け入れ、ローカル開発の旅で新たな地平を開拓してください。

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