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‘製品およびエンジニアリングリーダーのための実践的なGenAI’

「もし普段から運転することがあるなら、自動車のフードには気にすることなく綿が詰まっているかもしれませんしかし、もしもあなたがより良い車を作る責任を持つ設計や製造の一環であるならば…」

「包括的な時系列探索的分析」

「ここにはタイムスタンプでインデックスされたデータセットがありますデータはストレージの需要と供給に関するものかもしれませんが、あなたは戦略的な製品の適切な補充間隔を予測することが求められています...」

偽預言者：回帰モデルとMeta’s Prophetの比較

「クロスバリデーションを使用して、カスタムの時系列回帰モデルとメタの予測ツールトラフォードの比較を行うためのビジュアルと強力な指標を作成してください」

エアライン事業で情報とモデルを明らかにして、明らかにスムースに動作するようにモニターする

イントロダクション訓練と評価でパフォーマンスの良いモデルが、本番環境で悪化するという挫折感を経験したことがありますか？これは本番フェーズでよくある課題ですが、そこでEvidently.aiという素晴らしいオープンソースのツールが登場し、私たちのMLモデルを観察可能にして監視しやすくします。このガイドでは、本番環境でのデータとモデルのパフォーマンスの変化の背後にある理由と、実装するために必要なアクションについて取り上げます。また、このツールをStreamlit予測アプリと統合する方法も学びます。素晴らしい旅を始めましょう。この記事はデータサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。必要な前提条件 1) リポジトリのクローン git clone "https://github.com/VishalKumar-S/Flight-Delay-Prediction-and-live-Monitoring-with-Azure-Evidently-and-Streamlit-with-MVC-Architecture.git" 2) 仮想環境の作成とアクティベート # 仮想環境を作成するpython3 -m venv venv# プロジェクトフォルダで仮想環境をアクティベートするsource venv/bin/activate # このコマンドはrequirements.txtファイルにリストされているPythonパッケージをインストールします。pip install -r requirements.txt 4)…

「ヒートラインプロットの作成方法」

おそらくヒートマップについて聞いたことがあるかもしれません通常、3つのデータ次元を表すために使用される、2Dカラーコードのグリッドです例えば、以下に示すヒートマップは平均気温を表示しています...

WhatsAppチャットで言語モデルを構築しましょう

チャットボットは、デジタルプラットフォームとのやり取りを確実に変えてきました高度な言語モデルの能力の向上にもかかわらず、複雑なタスクを処理する能力において、ユーザー...

ステアラブルニューラルネットワーク（パート1）への優しい紹介

「幾何学的深層学習は、Deep Learningの一分野として、グラフとして表現された3Dまたは2Dジオメトリオブジェクトを処理するために、畳み込みニューラルネットワークなどの従来のAIフレームワークを拡張することを目指しています...」

「サム・アルトマンがマイクロソフトでAI研究を主導する」

テック界を騒がせた戦略的な動きの中で、MicrosoftのCEOであるサティア・ナデラは、OpenAIの共同創設者であるサム・オルトマンを引き抜き、チームに加入させるという優れた手腕を発揮しました。この注目度の高い移籍は、AIの風景における重要な転換点を示しており、オルトマンは他のOpenAIの共同創設者であるグレッグ・ブロックマンと共同でMicrosoftのAI研究チームを牽引することになります。業界にとって、これがどのような意味を持つのか、そして人工知能の将来をどのように形作る可能性があるのかを探ってみましょう。テックジャイアントの大胆なプレイ Microsoftがサム・オルトマンを雇う決断は、同社がAIの能力を向上させることに対する献身を示すものです。オルトマンはOpenAIでAIの革新を先導しており、この分野での豊富な経験を持ち込んでいます。彼のOpenAIでのリーダシップは、最先端のAI技術開発において重要な役割を果たしてきました。彼の新しい役割がMicrosoftにおける同様の画期的な進展を推進すると期待されています。このコラボレーションはMicrosoftにとって勝利であり、テック界におけるAIの成長の重要性を物語っています。 MicrosoftのAIのビジョンへの影響オルトマンが加入することで、MicrosoftはAIの研究開発を加速する準備が整いました。CEOサティア・ナデラの指導の下、テックジャイアントは積極的にAIに投資してきました。MicrosoftとOpenAIのパートナーシップは新しいものではありません。2019年からすでに共同で取り組んでおり、MicrosoftはOpenAIに10億ドルを投資してきました。しかし、オルトマンを加えることは、この同盟関係を戦略的に深化させるものです。MicrosoftがAIの取り組みを倍増させていることや、オルトマンの専門知識を活用してイノベーションを推進する意図が明確に示されています。 OpenAIの遺産と未来 OpenAIはAIの領域で限界に挑む評判を持っています。この組織の共同研究アプローチは素晴らしい成果を生み出してきました。それには、今日までに開発された最も先進的な言語処理AIモデルであるGPT-3も含まれます。オルトマンがMicrosoftに移籍することで、OpenAIの将来の方向性について疑問が生じます。そして、両者の関係がどのように進展していくのかについても考えられます。私たちの意見サム・オルトマンのOpenAIからMicrosoftへの移籍は、単なる注目度の高い採用以上のものです。後になって見ると、これはAI業界を再定義する戦略的なプレイです。オルトマンがMicrosoftのAI研究チームに彼のビジョンをもたらすことで、イノベーションが急増することが期待されます。そして、AIに基づく解決策の新たな時代が訪れるかもしれません。これはMicrosoftにとって大胆な一歩であり、AI革命をリードするという同社の揺るぎないコミットメントを示すサインです。

「NASAのPower APIを使用して気候GPTを作成する」

この記事では、OpenAIの新しいGPT機能について探求しますこの機能は、外部のAPIを自動的に呼び出してデータを取得し、コードを生成して回答するAIエージェントを素早く作成するためのコードなしの方法を提供します

即座のマルチビジュアライゼーションダッシュボードのためにGPT-4を促す

この更新の新しい力は、基本的なプロンプトエンジニアリングを使用して複雑なデータセットからデータ可視化を即座に作成するシンプルさですダッシュボードの作成に関するケーススタディを見ていきましょう...

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