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初心者のデータサイエンスの面接を成功させるためのヒント

データサイエンス初心者の皆さんへ、仕事の面接対策のための9つのヒントです！

モデルの自信を求めて ブラックボックスを信頼できるか？

この記事では、大規模な言語モデル（LLM）によって生成されたラベルの信頼性を評価する戦略を探求しますさまざまなアプローチの効果を議論し、様々な応用に対する実践的な洞察を提供します

GPTモデルを活用して、自然言語をSQLクエリに変換する

「少数の提示によるクエリのためにGPTをトレーニングすることで」

「自然言語処理のマスタリングへの7つのステップ」

「自然言語処理（NLP）についてすべてを学びたいですか？ここでは、機械学習とPythonの基礎からTransformers、NLPの最近の進歩、それ以上までをサポートする7つのステップガイドをご紹介します」

あなたのプロジェクトに最適な5つのデータ管理ツール

「クラウド、ETL、変換、マスターデータ管理、可視化のトップ5の最新ツールをVoAGIが推奨するものをご覧ください」(Kuraudo, ETL, henkan, masutā data kanri, kashika no toppu 5 no saishin tsūru o VoAGI ga suishin suru mono o goran kudasai.)

「Pandasqlを使用したPandasでのSQL」

「SQLを使用してパンダのデータフレームをクエリしたいですか？PythonのライブラリPandasqlを使用する方法を学びましょう」

強力なデータサイエンスポートフォリオを構築するための5つの無料プラットフォーム

５つの無料プラットフォームを利用して、リクルーターを魅了する魅力的なポートフォリオを作成しましょう！信じられないほど簡単なんです！

「隠れたパターンの解明：階層クラスタリングの紹介」

「階層的クラスタリングガイドでは、集約型と分割型のクラスタリングアルゴリズムの仕組みを学びますまた、Scipyを使用してPythonで階層的クラスタリングモデルを構築します」

AGI（人工汎用知能）にどれくらい近づいているのでしょうか？

AIは人間の知性を超えることができるのでしょうか？ 現在の進歩とAGIの課題を取り上げた記事

プロセオンフォトニクス-コンピューティングを革新する可能性のある高校運営のスタートアップ企業

プロキオンは、ChatGPTの大規模な言語モデルのニューラルネットワークを自社のハードウェア上で実行できる可能性があると考えています

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