Search Results Introduction to Python

「Transformerモデルの実践的な導入 BERT」

ハンズオンチュートリアルでBERTを探索してください：トランスフォーマーを理解し、プレトレーニングとファインチューニングをマスターし、PythonとHugging Faceを使用して感情分析を実行します

「FalconAI、LangChain、およびChainlitを使用してチャットボットを作成する」

イントロダクションジェネレーティブAI、特にジェネレーティブ大規模言語モデルは、その誕生以来世界を席巻しています。これは、動作可能なプログラムコードを生成することから完全なジェネレーティブAI管理のチャットサポートシステムを作成するまで、さまざまなアプリケーションと統合できたために可能になりました。しかし、ジェネレーティブAIの領域における大規模言語モデルのほとんどは、一般には非公開で、オープンソース化されていませんでした。オープンソースモデルは存在しますが、非公開の大規模言語モデルとは比べものになりません。しかし最近、FalconAIというLLMがリリースされ、OpenLLMのリーダーボードでトップに立ち、オープンソース化されました。このガイドでは、Falcon AI、LangChain、Chainlitを使用してチャットアプリケーションを作成します。学習目標ジェネレーティブAIアプリケーションでFalconモデルを活用する Chainlitを使用して大規模言語モデルのUIを構築するハギングフェイスの事前学習モデルにアクセスするための推論APIで作業する LangChainを使用して大規模言語モデルとプロンプトテンプレートを連鎖させる LangChain ChainsをChainlitと統合してUIアプリケーションを作成するこの記事はData Science Blogathonの一部として公開されました。 Falcon AIとは何ですか？ジェネレーティブAIの分野では、Falcon AIは最近導入された大規模言語モデルの一つで、OpenLLMのリーダーボードで第1位を獲得しています。Falcon AIはUAEのテクノロジーイノベーション研究所（TII）によって導入されました。Falcon AIのアーキテクチャは推論に最適化された形で設計されています。最初に導入された時、Falcon AIはLlama、Anthropic、DeepMindなどの最先端のモデルを抜いてOpenLLMのリーダーボードのトップに立ちました。このモデルはAWS Cloud上でトレーニングされ、2ヶ月間連続で384のGPUが接続されました。現在、Falcon AIにはFalcon 40B（400億パラメータ）とFalcon…

NLP で仕事検索を強化しましょう

最も一般的な求人プラットフォームでは、検索機能はいくつかの入力単語といくつかのフィルタ（場所など）に基づいて求人を絞り込むことで構成されていますこれらの単語は一般的にはドメインや…

「Polarsデータ操作ライブラリのはじめ方」

イントロダクション皆さんご存知の通り、PandasはPythonのデータ操作ライブラリです。しかし、いくつかの欠点があります。この記事では、Rustプログラミング言語で書かれたPythonのもう一つの強力なデータ操作ライブラリについて学びます。Rustで書かれているにもかかわらず、Pythonプログラマー向けの追加パッケージを提供しています。これはPandasと似ているように、Pythonを使ってPolarsを始める最も簡単な方法です。学習目標このチュートリアルでは、以下のことを学びます： Polarsデータ操作ライブラリの導入 Polarsを使用したデータの探索 Pandas vs Polarsの速度比較データ操作関数 Polarsを使用した遅延評価この記事はData Science Blogathonの一部として公開されました。 Polarsの特徴 Pandasライブラリよりも高速です。強力な式構文を持っています。遅延評価をサポートしています。メモリ効率も良いです。利用可能なRAMよりも大きいデータセットも扱うことができます。 Polarsには、イーガーAPIとレイジーAPIの2つの異なるAPIがあります。イーガー実行はPandasと似ており、コードがエンカウントされるとすぐに実行され、結果がすぐに返されます。一方、レイジー実行は開発が必要な場合まで実行されません。レイジー実行は不要なコードの実行を避けるため、より効率的です。レイジー実行は不要なコードの実行を避けるため、より効率的です。アプリケーション/ユースケースこのライブラリのいくつかのアプリケーションを以下に示します：データの視覚化：このライブラリは、PlottersなどのRustの視覚化ライブラリと統合されており、データからの洞察を伝えるためのインタラクティブなダッシュボードや美しい視覚化を作成するために使用することができます。…

創造力の解放：生成AI芸術アプリケーションの探求

導入生成AIは、人工知能の一分野であり、芸術的な創造に新たな可能性を開拓しています。機械学習アルゴリズムを活用することで、生成AIはユニークで魅力的な芸術作品を生成し、創造プロセスを革新しています。この記事では、GenAIがさまざまな芸術領域でどのように応用されているかを探求します。それによって、従来の手法が変革され、比類のない創造性が解き放たれています。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。音楽作曲生成AIは、音楽作曲において重要な進展を遂げており、オリジナルのメロディ、ハーモニー、リズムを生成することが可能になりました。RNNやトランスフォーマーモデルを使用することで、GenAIアルゴリズムは既存の音楽作品からパターンやスタイルを分析し、まったく新しい作品を創造します。この革新的なアプローチにより、ミュージシャンは新しい音楽の領域を探求し、ユニークなサウンドで実験し、従来のジャンルを超える作曲を作り出すことができます。以下のコードスニペットは、Pythonライブラリ「magenta」を使用した音楽生成アルゴリズムの簡略な例を示しています。 import magenta # 事前学習済みの音楽生成モデルを読み込む model = magenta.models.melody_rnn.MelodyRnnModel() # 新しいメロディを生成する generated_melody = model.generate() # 生成されたメロディを再生または保存する generated_melody.play() generated_melody.save('generated_melody.mid') 音楽作曲では、生成AIは魅力的な音楽を自律的に作り出すための洗練されたアルゴリズムを開発しています。たとえば、OpenAIの「MuseNet」は、さまざまな音楽のジャンルやスタイルに沿ってオリジナルの作曲を行うことができる生成AIモデルです。JukedeckやAmper Musicなどのプラットフォームは、動画や広告、コンテンツ作成などのためにロイヤリティフリーな音楽を作曲するために、生成AIアルゴリズムを利用しています。…

「マーケティングからデータサイエンスへのキャリアチェンジ方法」

イントロダクションデータの指数関数的な成長とデータに基づく意思決定の必要性により、マーケティングとデータサイエンスの交差点はますます重要になっています。多くの専門家がデータサイエンスへのキャリア転換を考えています。この記事では、マーケティングからデータサイエンスへの成功した転換をガイドします。スキルギャップの評価マーケティングからデータサイエンスへのキャリア転換を考える際には、これら2つの分野のスキルギャップを評価することが重要です。自分のスキルが一致する領域と追加の知識が必要な領域を理解することは、データサイエンティストへの成功への道筋を描くのに役立ちます。データサイエンティストの役割に必要な主要なスキルと知識データサイエンティストには、データ分析、プログラミング、統計、機械学習の専門知識など、多様なスキルセットが必要です。以下に、必要なすべてのスキルのリストを示します：技術的なスキル PythonやRなどのプログラミング言語またはデータ言語線形回帰やロジスティック回帰、ランダムフォレスト、決定木、SVM、KNNなどの機械学習アルゴリズム SAP HANA、MySQL、Microsoft SQL Server、Oracle Databaseなどのリレーショナルデータベース自然言語処理（NLP）、光学文字認識（OCR）、ニューラルネットワーク、コンピュータビジョン、ディープラーニングなどの特殊スキル RShiny、ggplot、Plotly、Matplotlitなどのデータ可視化能力 Hadoop、MapReduce、Sparkなどの分散コンピューティング分析スキル IBM Watson、OAuth、Microsoft AzureなどのAPIツール実験とA/Bテスト回帰、分類、時系列分析などの予測モデリングと統計概念ドメイン知識…

「トランスフォーマーを使用した音声からテキストへの完全な入門ガイド」

イントロダクション私たちは、実際に気づかないうちにオーディオデータに関わっています。世界はオーディオデータと関連する解決すべき問題で溢れており、これらの問題の多くを機械学習を使って解決することができます。画像、テキスト、表形式のデータを使って機械学習モデルを訓練することや、これらのドメインの問題を解決するために機械学習を使うことにはお馴染みかもしれません。Transformerアーキテクチャの登場により、従来の方法よりもはるかに高い精度でオーディオ関連の問題を解決することが可能になりました。本講座では、トランスフォーマーを用いた音声テキスト変換を使用して、オーディオMLの基礎を学び、オーディオ関連の問題を機械学習を用いて解決するためのHuggingfaceライブラリの使用方法を学びます。学習目標オーディオ機械学習の基礎と関連する背景知識について学ぶ。オーディオデータの収集、保存、処理方法について学ぶ。機械学習を用いた一般的で価値のあるタスクである音声テキスト変換について学ぶ。オーディオタスクにおいてデータセットやトレーニング済みモデルを探し、それらを使用してHuggingface Pythonライブラリを活用してオーディオ問題を解決する方法について学ぶ。この記事はData Science Blogathonの一部として公開されました。背景 Deep Learningの革命が2010年代初頭に起こり、AlexNetが物体認識において人間の専門知識を超えたことから、Transformerアーキテクチャはおそらくそれ以来の最も大きなブレークスルーです。Transformerは以前に解決不可能だったタスクを可能にし、多くの問題の解決を簡素化しました。最初は自然言語翻訳の結果を向上させるために開発されたものでしたが、その後は自然言語処理以外のタスクにも広く採用されるようになりました。例えば、画像に関連するタスクにはViT（Vision Transformers）が適用され、強化学習エージェントの意思決定にはDecision Transformersが使用され、最近の論文ではMagViTというTransformersをビデオに関連するさまざまなタスクに使用する方法が示されています。これは、Attentionメカニズムを導入した有名な論文Attention is All You Needに始まり、Transformersのアーキテクチャの内部構造を既に知っているとは仮定しません。一般の開発者やパブリックドメインでは、ChatGPTやGitHub Copilotといった名前が非常に有名ですが、Deep Learningはビジョン、強化学習、自然言語処理など、さまざまな分野で多くの実世界のユースケースで使用されています。…

特徴変換：PCAとLDAのチュートリアル

高次元データを扱う際には、Principal Component Analysis (PCA) のような手法を用いてデータの次元を削減することが一般的ですこれにより、データは異なる次元に変換されます（低い次元に）...

「AWSサービスを使用して完全なウェブアプリケーションを構築する」

はじめに AWSを学び始めるとき、通常、いくつかのコアサービスのような一部の情報を学びます。AWSコンソールで作業し、新しいEC2インスタンスやS3バケットを作成し、そこに何かをアップロードできます。しかし、ほとんどの場合、これらのサービスを実際のアプリケーションに組み合わせることはできませんでした。私たちは学んできたさまざまなAWSサービスを知っていましたが、それらを実際の使えるものに組み合わせることはできませんでした。同じように感じている場合、正しい場所に来ました。この記事を終えると、AWSでホストされるパスワードマネージャーアプリケーションを構築できるようになります。このアプリケーションはAWSサーバーで計算を行い、ユーザーデータはAPI Gatewayを介してバックエンドサーバーに送信され、最終結果はブラウザでユーザーに表示され、データはAWSデータベースに保存されます。さらに進む前に、AWSアカウントとコンソールへのアクセスがあることを確認してください。AWSの前の知識はこの記事に必要ではありませんが、基本的な理解があると有益です。もし知らない場合でも、私たちがアプリケーションを構築しているため、それに沿って進むことができるはずです。この記事はAWSのサービスの詳細について深く掘り下げることを意図しているわけではありませんが、それらをすべて組み合わせて動作するアプリケーションに結び付けることを意図しています。学習目標異なるAWSサービスを統合してエンドツーエンドのWebアプリケーションを作成する。 AWS Amplifyを使用してWebアプリケーションをデプロイおよびホストする方法を学ぶ。 AWS Lambdaを使用してバックエンドサーバーを作成する方法を学ぶ。フロントエンドとバックエンドのコンポーネント間のデータ転送にAPI Gatewayを使用する方法を学ぶ。 AWS DynamoDBデータベースからデータを保存および取得する方法を学ぶ。構築するサービスとアプリケーションの概要この記事では、上記の画像に示すように、5つのAWSサービスを使用してエンドツーエンドのWebアプリケーションをゼロから構築します。名前、長さ、およびパスワードのプロパティ（大文字、小文字、数字、特殊文字）を入力として受け取り、セキュアなパスワードを生成および保存するセキュアパスワードマネージャーアプリケーションを作成します。これはシンプルなアプリケーションですが、より大規模な実世界のアプリケーションを構築するために必要な主要なコンポーネントをすべて結び付けています。このアプリケーションを構築するためには何をする必要がありますか？ 1. ウェブページを作成してホストする必要があります。 2. パスワード生成機能を呼び出す方法が必要です。 3. 結果を返す計算を行う方法が必要です。 4.…

「Juliaでスクラッチから作成するゲート付き再帰ニューラルネットワーク」

私は以前から、科学プログラミングとデータサイエンスのためにJuliaを学び始めましたJuliaの持つ統計的な強力さと、Rの表現力豊かで明確な構文を組み合わせたことにより、Juliaの採用は継続しています...

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