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「あなたがその仕事を手に入れることを保証する3つのデータサイエンスプロジェクト」

「データサイエンスのプロジェクトを３つだけ許されたと想像してみてください就職を保証するためにどれを選ぶべきでしょうか？こちらが私の選択です！」

Career Advice

「AWS AI サービスと Amazon Bedrock によるインテリジェントドキュメント処理」

ヘルスケア、ファイナンス、法律、小売、製造などの業界の企業は、日々の業務の一環として大量の書類を扱うことがよくありますこれらの書類には、タイムリーな意思決定を促進し、一流の顧客満足度を確保し、顧客の離反を減らすために不可欠な重要情報が含まれています伝統的には、書類からのデータの抽出は...

Amazon

GenAIにとっての重要なデータファブリックとしてのApache Kafka

ジェンAI、チャットボット、およびミッションクリティカルな展開での大規模言語モデルのリアルタイム機械学習インフラとしてのApache Kafka

『今日、企業が実装できる５つのジェネレーティブAIのユースケース』

様々な産業で、エグゼクティブたちはデータリーダーにAIを活用した製品を作り上げるよう求めていますそれにより時間の節約や収益の促進、競争上の優位性の獲得を目指していますまた、OpenAIのようなテックジャイアントも同様です…

データエンジニアになる方法

このストーリーでは、必要なスキルを学び、データエンジニアリングのツールやテクニックに慣れることによって、データエンジニアリングの役割に迅速に入る方法が説明されています

「AIガバナンスの12のコア原則」

ベテランのAI開発者であるサラは、道徳的な十字路に立たされた一つのアルゴリズムは効率を最大化する一方で、プライバシーの犠牲が必要となる他方は個人データを保護するが、スピードに欠けるこれらの…

「私たちはAIとの関係をどのように予測できるのか？」

現在の段階やAGIの後の人間とAIの相互作用は常に議論の的です次の否定的な側面にいるのか、立場をとっているのかに関わらず、私たちの人生におけるAIの結果を解きほぐしたいと思います...

「迅速な最適化スタック」

編集者注釈：マイク・テイラーは、10月30日から11月2日までのODSCウエストでのスピーカーです彼のトーク「GPT-4とLangchainを使用したプロンプト最適化」をぜひチェックしてください！AIを使用する一般の人とプロンプトエンジニアの違いは、テストです大抵の人は2〜3回プロンプトを実行します...

West 2023

『倫理と社会ニュースレター＃5：ハグフェイスがワシントンに行くと、他の2023年夏の考え事』

人工知能（AI）における「倫理」について知っておくべき最も重要なことの一つは、それが「価値観」に関連しているということです。倫理は何が正しくて何が間違っているかを教えてくれるのではなく、透明性、安全性、公正などの価値観の語彙と優先順位を定めるための枠組みを提供します。今年の夏、私たちはAIの価値観についての理解を欧州連合、イギリス、アメリカの立法府に伝え、AIの規制の未来を形作るのに役立ちました。ここで倫理が光を放つのです：法律がまだ整っていないときに前進するための道筋を切り開くのに役立つのです。 Hugging Faceの主要な価値であるオープンさと責任を守るために、私たちはここで私たちが言ったことや行ったことのコレクションを共有しています。これには、私たちのCEOであるクレムが米国議会に対する証言や米国上院AI Insight Forumでの発言、E.U. AI Actに関するアドバイス、NTIAに対するAIの責任に関するコメント、そして私たちのChief Ethics Scientistであるメグの民主党議員団に対するコメントなどが含まれています。これらの議論の多くで共通していたのは、なぜAIのオープンさが有益であるのかという質問でした。私たちはこの質問に対する私たちの回答のコレクションをこちらで共有しています。 Hugging Faceのコア価値である民主化に則り、私たちは多くの時間を公に話すことに費やしてきました。そしてAIの世界で今起こっていることを説明するためにジャーナリストと対話する機会を与えられています。これには以下のものが含まれます：サーシャのAIのエネルギー使用と炭素排出に関するコメント（The Atlantic、The Guardian、2回、New Scientist、The Weather Network、The Wall Street Journal、2回）およびWall Street Journal op-edの一部の執筆；AIの終末論的なリスクに対する考え（Bloomberg、The Times、Futurism、Sky…

In Japanese, the translation of Time Series Visualization is タイムシリーズの可視化.

それにもかかわらず、時間帯のデータはかなり奇妙に見えます...それは時間帯の表現によくある間違いによるものですパターンを検出するために、曜日によって図を作って見てみましょう...

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