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「鳩の中に猫を投げ込む？大規模言語モデルによる人間の計算の補完」

「語源学には常に魅了されてきました多くの場合、言葉やフレーズが私たちが非常に馴染んでいる意味を獲得する過程には、興味深いストーリーがあります変化を経て…」

類似検索、パート6：LSHフォレストによるランダム射影

「類似検索」とは、クエリが与えられた場合に、データベース内のすべてのドキュメントの中から、それに最も類似したドキュメントを見つけることを目指す問題ですデータサイエンスにおいては、類似検索はしばしばNLP（自然言語処理）で現れます...

はじめに統計分析は、急速に発展しているデータサイエンスの分野において重要な役割を果たしており、研究者に洞察に富んだ知識をもたらしています。しかし、ベイズ主義と頻度主義の方法論の相違は常に対立してきました。これらの2つの戦略は異なる心構えと手続きを具現化しており、それぞれが独自の利点と欠点を提供しています。この記事では頻度主義とベイズ主義の統計を比較し、それぞれの核心的なアイデア、主要なテスト、および選択する際に考慮すべき主要な変数について明らかにします。頻度主義とベイズ主義：概要側面頻度主義アプローチベイズ主義アプローチ確率の解釈客観的：確率は長期的な頻度または繰り返される実験の限定的な振る舞いを表す。主観的：確率は先行知識とデータに基づく信念や不確実性を表す。パラメータの取り扱い固定：パラメータは固定された未知の定数です。推定では、データに基づいて「最適な」推定値を見つけることが求められます。ランダム：パラメータは独自の確率分布を持つランダム変数として扱われます。先行信念とデータに基づいて更新され、事後分布が得られます。先行情報該当なし：通常、先行情報は分析に明示的に組み込まれません。重要：ベイズ分析では、データを観測する前のパラメータに関する先行信念を表す事前分布を指定する必要があります。推論アプローチ仮説検定：p値と棄却領域を使用します。信用区間：指定された確率でパラメータ値を推定するための信用区間を使用します。不確実性の取り扱い点推定：点推定（例：標本平均）とそれに関連する不確実性（例：信頼区間）。確率分布：パラメータ推定の不確実性を直接モデル化する事後分布。サンプルサイズの要件大規模サンプル：正確なパラメータ推定にはしばしば大規模なサンプルサイズが必要です。小規模サンプル：ベイズ法では、特に情報量の多い事前分布を使用することで、小規模なサンプルサイズでも合理的な推定が可能です。…

「Amazon SageMakerを使用して、効率的にカスタムアンサンブルをトレーニング、チューニング、デプロイする」

「人工知能（AI）は、テクノロジーコミュニティで重要かつ人気のあるトピックとなっていますAIが進化するにつれて、さまざまなタイプの機械学習（ML）モデルが登場してきましたアンサンブルモデリングとして知られるアプローチは、データサイエンティストや実践者の間で急速に注目を集めていますこの記事では、アンサンブルモデルとは何かについて議論します...」