Search Results RT-2

PythonからRustへ：3つの大きな障害を解明する

私を囲む人々は、私が🐍 Pythonの大ファンであることをみんな知っています私は約15年前にMathworksのMatlabにうんざりしてPythonの使用を始めましたMatlabのアイデアは良さそうに思えましたが、マスターした後に…

マルチモーダルAIがデジタルのつながりを作り出す

「複数の要素とデータストリームを組み合わせることにより、マルチモーダルAIはよりスマートで人間らしいシステムの可能性を提供します」

ピーター・マッキー、Sonarの開発者担当責任者-インタビューシリーズ

ピーター・マッキーはSonarのDeveloper Relationsの責任者です Sonarは、悪いコードの1兆ドルの課題を解決するプラットフォームであり、開発者や組織にクリーンなコードの状態を体系的に達成し、すべてのコードが開発と生産に適している状態にするための装備を提供します SonarのClean as You Codeの手法を適用することにより、組織はリスクを最小限に抑え、[…]

「エンティティ抽出、SQLクエリ、およびAmazon Bedrockを使用したRAGベースのインテリジェントドキュメントアシスタントの強化」

会話AIは、最近の生成AIの急速な発展により、特に指示微調整や人間のフィードバックからの強化学習といったトレーニング技術によって導入された大規模言語モデル（LLM）のパフォーマンス改善により、大きな進歩を遂げてきました正しくプロンプトされると、これらのモデルは特定のタスクのトレーニングデータなしで、一貫した会話を行うことができます[…]

「松ぼっくりベクトルデータベースとAmazon SageMaker JumpStartのLlama-2を使用したリトリーバル増強生成によって幻覚を軽減する」

産業全体でのLLMの採用は止まることのないように見えますが、それらは新しいAIの波を支えるより広範な技術エコシステムの一部です多くの対話AIのユースケースでは、Llama 2、Flan T5、BloomのようなLLMがユーザーのクエリに応答するために必要ですこれらのモデルは質問に答えるためにパラメトリックな知識に依存していますモデルは[…]

新しいLAMPスタック：生成AI開発の革新を照らす

LAMPスタックは、さまざまなドメインでの生成型AIの開発と展開において必須となってきています

「ファビオ・バスケスとともに、ラテンアメリカでデータサイエンスの開拓を行う」

Leading with Dataの今回の記事では、物理学者出身でコンピュータエンジニア兼データサイエンティストのFavio Vazquezに焦点を当てます。物理学修士号を持ち、宇宙論に深い関心を持つFavioは、H2O.aiに新たなビジネスを2,000,000ドル以上もたらすだけでなく、ラテンアメリカで20以上の顧客を獲得するのにも重要な役割を果たしました。物理学、計算、そしてインパクトのあるデータサイエンスの舞台の交差点において、Favioの旅路を探求し、深遠な洞察に迫ります。このエピソードのLeading with Dataは、Spotify、Google Podcasts、Appleなど、人気のあるプラットフォームで聴くことができます。お好きなプラットフォームを選んで、洞察に満ちたコンテンツをお楽しみください！ Favio Vazquezとの対話からの重要な洞察データサイエンスへの移行は、科学計算の背景を持つ人々にとって予期せぬものですが、報酬があります。データサイエンスのキャリアには、技術的専門知識とビジネスの勘がバランスよく求められ、実践的な経験が重視されます。生成AIはデータサイエンスの未来を変えることになりますが、機械学習の基礎は依然として重要です。データサイエンティストは競争力を維持し、革新的であるために、継続的な学習と業界のトレンドについての最新情報に優先度を置かなければなりません。 AIやデータサイエンスのリーダーとの洞察に満ちたディスカッションをするため、ぜひ次回のLeading with Dataセッションにご参加ください！それでは、Favio Vazquezがセッションで質問した内容と、彼がどのように回答したかを見ていきましょう！データサイエンスの旅はどのように始まりましたか？私のデータサイエンスへの旅はまったく偶然でした。私はベネズエラ出身で、宇宙論と天体物理学に深い関心を持ちながら、物理学とコンピュータエンジニアリングを追求しました。私は物理学における計算の重要性の増大を予測しましたので、プログラミングや大規模な計算問題について学ぶことになりました。実際のデータサイエンスへの初めての触れは、データ解析を行う必要があったインターンシップの中で経験しました。科学的な観点からは機械学習には馴染みがありましたが、それをビジネスに応用することは新しいテリトリーでした。この経験が私の興味を引き、データマイニングと機械学習の探求を始め、それが私のデータサイエンスキャリアの始まりとなりました。メキシコでのデータサイエンスエコシステム構築の初期の課題は何でしたか？メキシコに移住した際に、ラテンアメリカでのデータサイエンスコミュニティの構築の必要性を感じました。このビジョンを共有する他の人々と共に、カンファレンスの開催、知識の共有、地域の専門家とのつながりの形成を始めました。私たちは実質的に、ラテンアメリカでの最初のデータサイエンティストの波のための土台を築いていました。グローバルなトレンドに遅れないために、VoAGI、Towards Data…

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PythonからRustへ：3つの大きな障害を解明する

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「エンティティ抽出、SQLクエリ、およびAmazon Bedrockを使用したRAGベースのインテリジェントドキュメントアシスタントの強化」

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新しいLAMPスタック：生成AI開発の革新を照らす

「ファビオ・バスケスとともに、ラテンアメリカでデータサイエンスの開拓を行う」

「GoとMetalシェーディング言語を通じてAppleのGPUをプログラミングする」

Amazon Kendraを使用して保険請求をインテリジェントに処理するために、Amazon Comprehendで作成されたカスタムメタデータを使用します

「AIと働き方の未来：AI時代における労働力の再教育」

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