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プロンプトエンジニアリング：検索強化生成（RAG）

このブログでは、リトリーバル拡張生成というプロンプトエンジニアリング技術について理解し、Langchain、ChromaDB、GPT 3.5を使って実装します

「Amazon SageMaker 上での LLM を使用した多言語対応の知識型ビデオおよび音声の質疑応答システム」

「デジタルアセットは、ますますデジタル化される世界において、ビジネスにとって製品やサービス、文化、ブランドアイデンティティの重要な視覚的表現ですデジタルアセットは、記録されたユーザーの行動とともに、インタラクティブでパーソナライズされた体験を提供することにより、顧客エンゲージメントを促進し、企業がターゲットオーディエンスとより深い関係を築くことができます特定のデジタルアセットを効率的に見つけたり検索したりすることは、[…]」

「分析ストリーム処理への控えめな紹介」

「基礎は揺るぎない、壊れることのない構造物の土台です成功したデータアーキテクチャを構築する際には、データがシステム全体の中心的な要素です...」

「バイアス調整の力を明らかにする：不均衡なデータセットにおける予測精度の向上」

データサイエンスの領域では、不均衡なデータセットを効果的に管理することが正確な予測には重要です主要なクラスの差異が顕著な不均衡なデータセットは、バイアスを引き起こす可能性があります...

「DCGANモデルの作成手順ガイド」

はじめに Deep Convolutional Generative Adversarial Networks（DCGANs）は、Generative Adversarial Networks（GANs）と畳み込みニューラルネットワーク（CNNs）の力を組み合わせることで、画像生成の分野を革新しました。 DCGANモデルは非常にリアルな画像を作成することができ、芸術生成、画像編集、データ拡張など、さまざまなクリエイティブなアプリケーションで重要なツールとなっています。このステップバイステップガイドでは、PythonとTensorFlowを使用してDCGANモデルを構築するプロセスを詳しく説明します。 DCGANsは、芸術やエンターテイメントなどのさまざまな分野で貴重な存在であり、アーティストが新しいビジュアル体験を作り出すことを可能にしています。さらに、医療画像では、DCGANsが診断の正確性のための高解像度スキャンを生成するのに役立ちます。データ拡張における役割は、機械学習モデルを強化し、建築やインテリアデザインにも貢献して、現実的な環境をシミュレートしています。創造性と技術をシームレスに融合させることで、DCGANsは単なるアルゴリズムを超えて、さまざまな領域で革新的な進歩を促進しています。このチュートリアルの最後までには、ランダムなノイズから高品質の画像を生成できる、よく構造化されたDCGANの実装ができるようになります。この記事はData Science Blogathonの一部として公開されました。前提条件実装に入る前に、次のライブラリがインストールされていることを確認してください： TensorFlow：pip install tensorflow NumPy：pip…

PythonでのZeroからAdvancedなPromptエンジニアリングをLangchainで

大規模言語モデル（LLM）の重要な要素は、これらのモデルが学習に使用するパラメータの数ですモデルが持つパラメータが多いほど、単語やフレーズの関係をより理解することができますつまり、数十億のパラメータを持つモデルは、さまざまな創造的なテキスト形式を生成し、開放的な質問に回答する能力を持っています

Amazon SageMakerとAmazon Rekognitionを使用して、画像内の車の位置を検出するためのコンピュータビジョンモデルを構築してトレーニングする

コンピュータビジョン（CV）は、機械学習（ML）とディープラーニングの最も一般的な応用の一つです使用例は、自動運転車、ソーシャルメディアプラットフォームでのコンテンツモデレーション、がん検出、自動欠陥検出などがありますAmazon Rekognitionは、オブジェクト検出、ビデオセグメント検出、コンテンツモデレーションなどのCVタスクを実行できる、完全に管理されたサービスです

「マルチスレッディングの探求：Pythonにおける並行性と並列実行」

イントロダクション並行性は、アプリケーションの速度と応答性を向上させるのに役立つ、コンピュータプログラミングの重要な要素です。Pythonでは、マルチスレッドを使用して並行性を作り出す強力な方法があります。マルチスレッドを使用すると、複数のスレッドが単一のプロセス内で同時に実行され、並行実行とシステムリソースの効果的な利用が可能になります。このチュートリアルでは、Pythonのマルチスレッドについて詳しく説明します。アイデア、利点、困難について説明します。スレッドの設定と制御、スレッド間でのデータ共有、スレッドの安全性の確保などを学びます。また、共有リソースの管理や競合状態の回避のための典型的な罠や、マルチスレッドのプログラムの開発と実装のための推奨事項も学びます。マルチスレッドの理解は、ネットワークアクティビティ、I/Oバウンドタスクを含むアプリケーションの開発、またはプログラムをより応答性のあるものにする試みなど、どのような場面でも有利です。並行実行の潜在能力を最大限に活用することで、パフォーマンスの向上とシームレスなユーザーエクスペリエンスを実現できます。Pythonのマルチスレッドの奥深さに迫り、並行かつ効果的なアプリケーションを作成するためのポテンシャルを引き出す方法を発見するために、私たちと一緒にこの航海に参加してください。学習目標このトピックからのいくつかの学習目標は以下の通りです： 1. スレッドとは何か、単一プロセス内でどのように動作し、並行性をどのように実現するかを含め、マルチスレッドの基礎を学びます。Pythonでのマルチスレッドの利点と制限、特にCPUバウンドタスクへのGlobal Interpreter Lock（GIL）の影響について理解します。 2. ロック、セマフォ、条件変数などのスレッド同期技術を探索し、共有リソースの管理と競合状態の回避方法を学びます。スレッドの安全性を確保し、共有データを効率的かつ安全に処理する並行プログラムの設計方法を学びます。 3. Pythonのスレッディングモジュールを使用してスレッドを作成・管理するハンズオンの経験を積みます。スレッドの開始、結合、終了方法を学び、スレッドプールやプロデューサー・コンシューマーモデルなどのマルチスレッドの一般的なパターンを探索します。この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。並行性の基本コンピュータサイエンスの重要な考え方の1つは、並行性と呼ばれ、複数のタスクやプロセスを同時に実行することを指します。これにより、プログラムは複数のタスクを同時に処理することができ、応答性と全体的なパフォーマンスが向上します。並行性は、CPUコア、I/Oデバイス、ネットワーク接続などのシステムリソースを効果的に活用するため、プログラムのパフォーマンス向上に重要です。プログラムは、多くの活動を同時に実行することで、これらのリソースを効率的に使用し、アイドル時間を減らすことができます。これにより、実行が高速化し、効率が向上します。並行性と並列性の違い並行性と並列性は関連する概念ですが、明確な違いがあります：並行性：「並行性」は、システムが多くの活動を同時に実行する能力を指します。並行システムでは、タスクが同時に実行されないかもしれませんが、交互に進むことができます。複数のタスクを同時に調整することが主な目標です。並列性：一方、並列性は、異なる処理ユニットやコアに割り当てられた複数のタスクを同時に実行することを意味します。並列システムでは、タスクは同時にかつ並列に実行されます。困難をより管理しやすいアクションに分割し、それらを同時に実行してより速い結果を得ることに重点が置かれています。多くのタスクを同時に実行して、それらが重なり合い、同時に進行するように管理することを並行性と呼びます。一方、並列性は、異なる処理ユニットを使用して多くのタスクを同時に実行することを意味します。Pythonでは、マルチスレッドとマルチプロセスを使用することで、並行性と並列プログラミングを実現することができます。マルチプロセスを使用して多くのプロセスを同時に実行することで並列性を実現し、マルチスレッドを使用して単一のプロセス内で多くのスレッドを実行することで並行性を実現します。マルチスレッドによる並行性 import threading import…

「トランスフォーマーを用いたジャズコードの解析」

この記事では、私の研究論文「グラフベースのニューラルデコーダを用いた音楽の階層予測」の一部をまとめ、ジャズのコードシーケンスを解析することができるデータ駆動型システムを紹介しますこれは…

ChatGPTにおけるCSVファイルのクエリパフォーマンス向上

洗練された言語モデル（例：ChatGPT）の出現により、表形式のデータへのクエリの新しい有望なアプローチがもたらされましたしかし、トークンの制限により、クエリを直接実行することができません...

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