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「AI駆動の洞察：LangChainとPineconeを活用したGPT-4」

「質的データと効果的に取り組むことは、プロダクトマネージャーが持つべき最も重要なスキルの一つですデータを収集し、分析し、効率的な方法で伝えることができるようにすることは、...」

Hugging Faceを使用してWav2Vec2を英語音声認識のために微調整する

Wav2Vec2は、自動音声認識（ASR）のための事前学習済みモデルであり、Alexei Baevski、Michael Auli、Alex Conneauによって2020年9月にリリースされました。 Wav2Vec2は、革新的な対比的事前学習目標を使用して、50,000時間以上の未ラベル音声から強力な音声表現を学習します。BERTのマスクされた言語モデリングと同様に、モデルはトランスフォーマーネットワークに渡す前に特徴ベクトルをランダムにマスクすることで、文脈化された音声表現を学習します。初めて、事前学習に続いてわずかなラベル付き音声データで微調整することで、最先端のASRシステムと競合する結果が得られることが示されました。Wav2Vec2は、わずか10分のラベル付きデータを使用しても、LibriSpeechのクリーンテストセットで5％未満の単語エラーレート（WER）を実現します – 論文の表9を参照してください。このノートブックでは、Wav2Vec2の事前学習チェックポイントをどの英語のASRデータセットでも微調整する方法について詳しく説明します。このノートブックでは、言語モデルを使用せずにWav2Vec2を微調整します。言語モデルを使用しないWav2Vec2は、エンドツーエンドのASRシステムとして非常にシンプルであり、スタンドアロンのWav2Vec2音響モデルでも印象的な結果が得られることが示されています。デモンストレーションの目的で、わずか5時間のトレーニングデータしか含まれていないTimitデータセットで「base」サイズの事前学習チェックポイントを微調整します。 Wav2Vec2は、コネクショニスト時系列分類（CTC）を使用して微調整されます。CTCは、シーケンス対シーケンスの問題に対してニューラルネットワークを訓練するために使用されるアルゴリズムであり、主に自動音声認識および筆記認識に使用されます。 Awni Hannunによる非常にわかりやすいブログ記事Sequence Modeling with CTC（2017）を読むことを強くお勧めします。始める前に、datasetsとtransformersを最新バージョンからインストールすることを強くお勧めします。また、オーディオファイルを読み込むためにsoundfileパッケージと、単語エラーレート（WER）メトリックを使用して微調整モデルを評価するためにjiwerが必要です1 {}^1 1 。 !pip install datasets>=1.18.3 !pip install…

Pythonを使用した感情分析の始め方

感情分析は、データを感情に基づいてタグ付けする自動化されたプロセスです。感情分析により、企業はデータをスケールで分析し、洞察を検出し、プロセスを自動化することができます。過去には、感情分析は研究者、機械学習エンジニア、または自然言語処理の経験を持つデータサイエンティストに限定されていました。しかし、AIコミュニティは最近、機械学習へのアクセスを民主化するための素晴らしいツールを開発しました。今では、わずか数行のコードを使って感情分析を行い、機械学習の経験が全くなくても利用することができます！🤯 このガイドでは、Pythonを使用した感情分析の始め方についてすべてを学びます。具体的には以下の内容です：感情分析とは何か？ Pythonで事前学習済みの感情分析モデルを使用する方法独自の感情分析モデルを構築する方法感情分析でツイートを分析する方法さあ、始めましょう！🚀 1. 感情分析とは何ですか？感情分析は、与えられたテキストの極性を特定する自然言語処理の技術です。感情分析にはさまざまなバリエーションがありますが、最も広く使用されている技術の1つは、データを「ポジティブ」、「ネガティブ」、または「ニュートラル」のいずれかにラベル付けするものです。たとえば、次のようなツイートを見てみましょう。@VerizonSupportをメンションしているものです： “dear @verizonsupport your service is straight 💩 in dallas.. been with y’all over…

GPT-3がMLOpsの将来に与える意味とは？デビッド・ハーシーと共に

この記事は元々MLOps Liveのエピソードであり、ML実践者が他のML実践者からの質問に答えるインタラクティブなQ&Aセッションです各エピソードは特定のMLトピックに焦点を当てており、このエピソードではGPT-3とMLOpsの特徴についてDavid Hersheyと話しましたYouTubeで視聴することができます Or...

Langchainを使用してYouTube動画用のChatGPTを構築する

はじめにビデオとチャットで話すことができたらどのくらい便利だろうかと考えたことがありますか？私自身、ブログを書く人間として、関連する情報を見つけるために1時間ものビデオを見ることはしばしば退屈に感じます。ビデオから有用な情報を得るために、ビデオを見ることが仕事のように感じることもあります。そこで、YouTubeビデオやその他のビデオとチャットできるチャットボットを作成しました。これは、GPT-3.5-turbo、Langchain、ChromaDB、Whisper、およびGradioによって実現されました。この記事では、Langchainを使用してYouTubeビデオのための機能的なチャットボットを構築するコードの解説を行います。学習目標 Gradioを使用してWebインターフェースを構築する Whisperを使用してYouTubeビデオを処理し、テキストデータを抽出するテキストデータを適切に処理およびフォーマットするテキストデータの埋め込みを作成する Chroma DBを構成してデータを保存する OpenAI chatGPT、ChromaDB、および埋め込み機能を使用してLangchainの会話チェーンを初期化する最後に、Gradioチャットボットに対するクエリとストリーミング回答を行うコーディングの部分に入る前に、使用するツールや技術に慣れておきましょう。この記事は、Data Science Blogathonの一部として公開されました。 Langchain Langchainは、Pythonで書かれたオープンソースのツールで、Large Language Modelsデータに対応したエージェントを作成できます。では、それはどういうことでしょうか？GPT-3.5やGPT-4など、商用で利用可能な大規模言語モデルのほとんどは、トレーニングされたデータに制限があります。たとえば、ChatGPTは、すでに見た質問にしか答えることができません。2021年9月以降のものは不明です。これがLangchainが解決する核心的な問題です。Wordドキュメントや個人用PDFなど、どのデータでもLLMに送信して人間らしい回答を得ることができます。ベクトルDB、チャットモデル、および埋め込み関数などのツールにはラッパーがあり、Langchainだけを使用してAIアプリケーションを簡単に構築できます。 Langchainを使用すると、エージェント（LLMボット）を構築することもできます。これらの自律エージェントは、データ分析、SQLクエリ、基本的なコードの記述など、複数のタスクに設定できます。これらのエージェントを使用することで、低レベルな知識作業をLLMに外注することができるため、時間とエネルギーを節約できます。このプロジェクトでは、Langchainツールを使用して、ビデオ用のチャットアプリを構築します。Langchainに関する詳細については、公式サイトを訪問してください。 Whisper Whisperは、OpenAIの別の製品です。これは、オーディオまたはビデオをテキストに変換できる汎用音声認識モデルです。多言語翻訳、音声認識、および分類を実行するために、多様なオーディオをトレーニングしています。…

Earth.comとProvectusがAmazon SageMakerを使用してMLOpsインフラストラクチャを実装する方法

このブログ記事は、ProvectusのMarat AdayevとDmitrii Evstiukhinと共同で執筆されました機械学習（ML）モデルが本番環境に展開され、ビジネス上の意思決定に活用される場合、課題はしばしば複数のモデルの運用と管理にあります機械学習運用（MLOps）はこの問題の技術的な解決策を提供し、組織が管理するのを支援します[…]

紛争のトレンドとパターンの探索：マニプールのACLEDデータ分析

はじめにデータ分析と可視化は、複雑なデータセットを理解し、洞察を効果的に伝えるための強力なツールです。この現実世界の紛争データを深く掘り下げる没入型探索では、紛争の厳しい現実と複雑さに深く踏み込みます。焦点は、長期にわたる暴力と不安定状態によって悲惨な状況に陥ったインド北東部のマニプール州にあります。私たちは、武装紛争ロケーション&イベントデータプロジェクト（ACLED）データセット[1]を使用し、紛争の多面的な性質を明らかにするための詳細なデータ分析の旅に出ます。学習目標 ACLEDデータセットのデータ分析技術に熟達する。効果的なデータ可視化のスキルを開発する。脆弱な人口に対する暴力の影響を理解する。紛争の時間的および空間的な側面に関する洞察を得る。人道的ニーズに対処するための根拠に基づくアプローチを支援する。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。利害の衝突このブログで提示された分析と解釈に責任を持つ特定の組織や団体はありません。目的は、紛争分析におけるデータサイエンスの潜在力を紹介することです。さらに、これらの調査結果には個人的な利益や偏見が含まれておらず、紛争のダイナミクスを客観的に理解するアプローチが確保されています。データ駆動型の方法を促進し、紛争分析に関する広範な議論に情報を提供するために、積極的に利用することを推奨します。実装なぜACLEDデータセットを使用するのか？ ACLEDデータセットを活用することで、データサイエンス技術の力を活用することができます。これにより、マニプール州の状況を理解するだけでなく、暴力に関連する人道的側面にも光を当てることができます。ACLEDコードブックは、このデータセット[2]で使用されるコーディングスキームと変数に関する詳細な情報を提供する包括的な参考資料です。 ACLEDの重要性は、共感的なデータ分析にあります。これにより、マニプール州の暴力に関する理解が深まり、人道的ニーズが明らかにされ、暴力の解決と軽減に貢献します。これにより、影響を受けるコミュニティに平和で包摂的な未来が促進されます。このデータ駆動型の分析により、貴重な洞察力を得るだけでなく、マニプール州の暴力の人的コストにも光が当てられます。ACLEDデータを精査することで、市民人口、強制的移動、必要なサービスへのアクセスなど、地域で直面する人道的現実の包括的な描写が可能になります。紛争のイベントまず、ACLEDデータセットを使用して、マニプール州の紛争のイベントを調査します。以下のコードスニペットは、インドのACLEDデータセットを読み込み、マニプール州のデータをフィルタリングして、形状が（行数、列数）のフィルタリングされたデータセットを生成します。フィルタリングされたデータの形状を出力します。 import pandas as pd # ACLEDデータをダウンロードして国別のcsvをインポートする…

Data science

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最初のLLMアプリを構築するために知っておく必要があるすべて

LlamaIndex インデックスと検索のための究極のLLMフレームワーク

データサイエンティストのための10のJupyter Notebookのヒントとトリック

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