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「2023年最終的なLLMOpsガイド：初心者からエキスパートまでの無料トレーニング」

「私のチャンネルへようこそ、今日は数年前に行ったことを繰り返したいと思います2021年には、機械学習の学習ガイドを共有し、この分野に入るための素晴らしいリソースがたくさんある...」

2023年のデータの求人市場を解読する：数字は過剰供給か機会を示唆しているのか？

皆がアメリカを含めたデータの仕事が見つからないようです就職市場はどの程度悪いのでしょうか？成長や需要の傾向などのデータを見てみましょう

「線形代数からディープラーニングまで 7冊の本（2023年冬のアップデート）」

「Towards Data Science」への初めての投稿では、私は線形代数から現代のディープラーニングまで、あらゆる内容をカバーする私のお気に入りの機械学習の本について書きました

「2023年におけるトレーニング・テスト・検証分割の包括的なガイド」

イントロダクション監督学習の目標は、新しいデータセットで良いパフォーマンスを発揮するモデルを構築することです。問題は、新しいデータを持っていないかもしれないが、トレイン・テスト・バリデーションの分割のような手順でこれを体験することができるということです。データセットでモデルのパフォーマンスを見ることは興味深いですよね。そうです！献身的に取り組んでいることが、効率的な機械学習モデルの作成と効果的な結果の生成にどのように活かされているかを確認するのに最適な側面の一つです。トレイン・テスト・バリデーションの分割とは何ですか？トレイン・テスト・バリデーションの分割は、機械学習とデータ分析において特にモデル開発中に基本的な役割を果たします。これは、データセットをトレーニング、テスト、バリデーションの３つのサブセットに分割することを意味します。トレイン・テストの分割は、新しいデータセットでモデルのパフォーマンスを確認するためのモデル検証プロセスです。トレイン・テスト・バリデーションの分割は、機械学習モデルが新しい未知のデータに一般化する能力を評価します。また、過学習を防ぎます。過学習とは、モデルがトレーニングデータ上でうまく機能するが、新しいインスタンスに一般化できない状態です。バリデーションセットを使用して、開発者はモデルのパラメータを反復的に調整して、未知のデータでのパフォーマンスを向上させることができます。機械学習におけるデータ分割の重要性データ分割は、データセットをトレーニング、バリデーション、テストのサブセットに分割することを意味します。データ分割の重要性は以下の側面にわたります：トレーニング、バリデーション、テストデータ分割は、データセットをトレーニングセット、モデルのパラメータを追跡して過学習を回避するためのバリデーションセット、新しいデータでのモデルのパフォーマンスをチェックするためのテストセットの３つのサブセットに分割します。各サブセットは、機械学習モデルの開発の反復プロセスで独自の目的を果たします。モデルの開発と調整モデルの開発フェーズでは、トレーニングセットはアルゴリズムにデータ内のさまざまなパターンを示すために必要です。モデルはこのサブセットから学習し、エラーを最小化するためにパラメータを調整します。バリデーションセットはハイパーパラメータの追跡中に重要であり、モデルの構成を最適化するのに役立ちます。過学習の防止過学習は、モデルがトレーニングデータを適切に学習し、ノイズや関連性のないパターンを捉える状態です。バリデーションセットはチェックポイントとして機能し、過学習の検出に役立ちます。異なるデータセットでモデルのパフォーマンスを評価することで、過学習を防ぐためにモデルの複雑性や技術、他のハイパーパラメータを調整することができます。パフォーマンス評価テストセットは、機械学習モデルのパフォーマンスにとって重要です。トレーニングとバリデーションの後、モデルはテストセットに対して現実世界のシナリオをチェックします。テストセットでの良好なパフォーマンスは、新しい未知のデータにモデルが成功裏に適応したことを示します。このステップは、モデルを実際のアプリケーションに展開するための信頼を得るために重要です。バイアスと分散の評価トレイン・テスト・バリデーションの分割は、バイアスのトレードオフを理解するのに役立ちます。トレーニングセットはモデルのバイアスに関する情報を提供し、固有のパターンを捉えます。一方、バリデーションとテストセットはばらつきを評価し、データセットの変動に対するモデルの感度を示します。適切なバイアスと分散のバランスをとることは、異なるデータセット全体でうまく一般化するモデルを実現するために重要です。頑健性のためのクロスバリデーショントレイン・バリデーション・テストのシンプルな分割だけでなく、k-foldクロスバリデーションのような手法は、モデルの頑健性をさらに高めます。クロスバリデーションは、データセットをk個のサブセットに分割し、k-1個のサブセットでモデルをトレーニングし、残りの1つでバリデーションを行います。このプロセスをk回繰り返し、結果を平均化します。クロスバリデーションは、データの異なるサブセットでのモデルのパフォーマンスをより包括的に理解するのに役立ちます。モデルのパフォーマンスにおけるデータ分割の重要性データ分割の重要性は以下の目的であります：モデルの汎化性評価モデルはトレーニングデータだけを記憶すべきではありません、汎化性能も重要です。データ分割により、テスト用のデータセットを作成し、モデルが新しいデータに対してどれくらい上手く動作するかを確認することができます。専用のテストデータセットがないと、過学習のリスクが高まります。モデルがトレーニングデータに過度に適応すると、そのリスクを軽減するために、データ分割が真の一般化能力を評価します。…

「Zero123++：一枚の画像から一貫したマルチビュー拡散ベースモデルへ」

この数年間、新たなAI生成モデルは性能、効率、生成力の面で急速に進化してきましたこれらのモデルは広範なデータセットと2D拡散生成手法を活用しており、2Dおよび一部の3Dメディアコンテンツ（テキスト、画像、ビデオなど）の様々な形式を生成する能力が非常に高いのです

「注目のAI GitHubリポジトリ：2023年11月13日の週」

11月13日の週で、月の半ばを過ぎようとしていますターキーデーについて話す前に、今週のトップ５のリポをチェックするのが時間です再び、いくつかの馴染みのあるリポがありますが、いくつかはリストに新たに加わり、配置も変わっています...

『ODSC West 2023 キーノート：デジタルマインドの倫理：異常な新たな領域』

世界が技術の成長とともにデジタル化されるにつれて、過去には考えられなかった新たな倫理的な問いが今では問われなければならないようになりましたODSCウエスト2023で、オックスフォード大学のスウェーデンの哲学者ニック・ボストロムは、彼の仕事で知られています...

ODSC West 2023の基調講演：責任ある生成AIの構築と利用：マイクロソフトの旅

過去2年間は、ジェネラティブAIが多くの産業を革新し、複雑な問題を解決する可能性を明確に示しています潜在的な恩恵が大きい一方で、この技術の開発と使用が責任を持って行われることが重要ですODSC Westでの基調講演で、Sarah Bird氏は、グローバルリード...

「2023年に大型言語モデル（LLM）から始めましょう」

まず、もしプログラミングやAIの知識が全くない場合は、この目的に特化したガイドを参考にして戻ってきてください！このガイドは、プログラミングの少ないバックグラウンドを持つ人を対象にしています...

「40歳以上の方にオススメのAIツール（2023年11月版）」

DeepSwap DeepSwapは、説得力のあるディープフェイクのビデオと画像を作成したいすべての人のためのAIベースのツールです。ビデオ、写真、ミーム、古い映画、GIFなど、あらゆるコンテンツをリフェーシングしてコンテンツを作成することは非常に簡単です。このアプリはコンテンツの制限がないため、ユーザーは任意のコンテンツの素材をアップロードすることができます。また、初めて製品の定期購読者になると、50%オフの特典があります。 Aragon Aragonを使用して驚くほど素晴らしいプロフェッショナルなヘッドショットを簡単に作成しましょう。最新のAI技術を活用して、自分自身の高品質なヘッドショットを瞬時に作成しましょう！写真スタジオの予約や着飾る手間を省略しましょう。写真の編集と修正をすばやく行い、数日後ではなくすぐに受け取りましょう。次の仕事を得るための優位性をもたらす40枚のHD写真を受け取りましょう。 AdCreative.ai AdCreative.aiを使用して、広告とソーシャルメディアのパフォーマンスを向上させましょう。究極の人工知能ソリューションであるAdCreative.aiによって、数秒で変換率の高い広告やソーシャルメディア投稿を生成する手間を省けます。AdCreative.aiを使って成功を最大化し、努力を最小化しましょう。 Hostinger AI Website Builder Hostingerは最先端の人工知能エンジンの力を借りて、すべてのウェブサイトオーナーのために最高のAIウェブサイトビルダーを作成しています。ビルダーはデザインプロセスを案内し、レイアウト、カラースキーム、コンテンツの配置を自分のニーズに合わせて提案します。あらゆるデバイスに対応したレスポンシブデザインを維持しながら、細部を自由にカスタマイズする自由を受け入れましょう。 Otter AI Otter.AIを使用することで、リアルタイムの会議の要約、検索、アクセス可能性、セキュリティを備えた共有可能な会議のノートの作成が可能になります。音声を録音し、メモを取り、自動的にスライドをキャプチャし、要約を生成する会議アシスタントを手に入れましょう。 Notion Notionは、高度なAI技術を活用してユーザーベースを拡大しようとしています。最新の機能であるNotion AIは、ノートの要約、会議でのアクションアイテムの特定、テキストの作成と修正などのタスクをサポートする堅牢な生成型AIツールです。Notion AIは、煩雑なタスクを自動化し、ユーザーに提案やテンプレートを供給することでワークフローを効率化し、ユーザーエクスペリエンスを簡素化し、改善します。 Codium AI 忙しい開発者向けに意味のあるテストを生成します。CodiumAIを使用すると、IDE内で直接提案される複雑な（および単純な）テストを取得できるため、スマートにコーディングし、価値を高め、押し込む際の自信を持つことができます。CodiumAIを使用することで、開発者はテストとコードの分析に費やす時間を節約しながら、より速くイノベーションを実現できます。 Docktopus AI Docktopusは、100以上のカスタマイズ可能なテンプレートを備えたAIパワープレゼンテーションツールで、オンラインコンテンツ作成を簡素化します。数秒でプロフェッショナルなプレゼンテーションを作成できます。…

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