Search Results ボード

3つの新しい方法、生成AIがあなたの検索に役立つ方法

今日から、私たちはSearch Labsで最初の実験の1つであるSGE（Search Generative Experience）へのアクセスを開始し始めます

バードは論理と推論力においてますます上達しています

精度の高い回答を得るための2つの改善点と、Google Sheetsへのエクスポートに向けた改善点がBardに導入されます

AI

Googleの安全なAIフレームワークを紹介します

今日、GoogleはSecure AI Frameworkをリリースし、協力してAI技術を安全に保護するのを支援します

あなたの時間を節約するための6つのGmail AI機能

これらの人工知能（AI）によるGmailの機能は、あなたの電子メールの体験をよりスピーディーで整理されたものにすることができます

8つの方法でGoogleレンズがあなたの生活をより簡単にする方法

Google Lensは、見たものを検索して周りの世界を探索することが簡単になりますそれには、肌の状態を検索する新機能も含まれています

欠陥が明らかにされる：MLOpsコース作成の興味深い現実

不完全なものが明らかにされる舞台裏バッチ特徴ストアMLパイプラインMLプラットフォームPythonGCPGitHub ActionsAirflowMLOpsCI/CDコース

特定のデータロールに適したプログラミング言語

特定のデータロールに必要なプログラミング言語は何ですか？

Data science

より速いデータ検索のためのSQLクエリの最適化方法

今日は、なぜSQLクエリの最適化が重要であり、どのようなテクニックを使用して最適化できるかについて話します

SQL

FLOPsとMACsを使用して、Deep Learningモデルの計算効率を計算する

この記事では、その定義、違い、およびPythonパッケージを使用してFLOPsとMACsを計算する方法について学びます

Machine learning

はじめに通貨の為替レート予測とは、ある通貨の価値が他の通貨に対して将来的にどのように変化するかを予測することです。通貨の予測は、人々、企業、そして金融機関が賢明な金融判断を下すのに役立ちます。使用できる予測技術の1つはSARIMAです。 SARIMAは、季節的なパターンを持つ時系列データを推定するための優れた時系列予測技術です。 SARIMAは、過去と現在の時系列データの関連性をモデル化し、データ内のパターンを認識することによって機能します。 SARIMAは、傾向や季節性を捉えるためのさまざまな自己回帰（AR）モデルや移動平均（MA）モデル、および差分を利用します。「季節性」とは、日々、週次、年次など、一定期間にわたって規則的に予測可能なデータの変動を指します。為替レートの変化を予測することで、通貨価値の変化についてより正確な情報を得ることができます。では、この記事の手順に従って予測を行いましょう。学習目標歴史データのパターンとトレンドを特定することにより、個人、企業、金融機関が市場動向を予測するのに役立ちます。通貨の変動に関連する潜在的なリスクを特定することにより、リスクを軽減することができます。通貨変換を最適化するために、最適な通貨変換時期を特定することができます。将来の為替レートの方向性に関する情報を提供することにより、意思決定を改善することができます。これらの目的に基づいて、SARIMAを使用してモデルを開発し、季節的なデータのパターンを集計して将来的な値のより正確な予測を行います。この記事は、Data Science Blogathonの一部として公開されました。ステップ1：ライブラリのインポート !pip install pmdarima from pmdarima.arima import…

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