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データの変形：データザウルス・ダズンを超えて進む

編集者の注意：Stefanie Molinさんは、この秋のODSC West 2023のスピーカーですぜひ彼女のトーク、「データ変形：要約統計の警告事例」をチェックしてください！この記事では、2Dポイントの入力データセットを変形するために使用できる新しいオープンソースのPythonパッケージ「Data Morph」を紹介します...

「Saturn 大規模な言語モデルおよびその他のニューラルネットワークのトレーニングへの新しいアプローチ」

編集者の注記 Kabir Nagrecha氏は、今年の秋に開催されるODSC West 2023のスピーカーです彼の講演「共同システム最適化によるオープンソース大規模モデルの微調整の民主化」をぜひチェックしてください！モデルのスケールは、現代の深層学習の実践において絶対に必要な要素となっています数十億パラメータの大規模モデルの成功は、...

このAIニュースレターは、あなたが必要なすべてです＃63

「AIの今週のハイライトでは、Large Language Models（LLM）の採用による西洋市場での収益成長のさらなる証拠と、新しいAIモデルの導入を紹介しています...」

データの可視化 理論と技術

「データ駆動の世界を観察する方法の秘密を解き放つ」

「スポーツアナリストになるにはどうすればいいですか？」

イントロダクション スポーツの常に進化する世界では、勝利と敗北の線引きはしばしば秒、インチ、またはポイントの小数点以下で測定されます。勝利を収めるプレー、予知能力を持ったコーチの決断、または常に競争相手を凌駕する優れたアスリートの秘密は何でしょうか。 その答えは、データが成功へのプレイブックに変換されるスポーツ分析の領域にあります。多様なスキルセットとゲームへの深い愛を武器に、スポーツアナリストはこのデータ駆動の時代において中心的な役割を果たしています。彼らは選手のパフォーマンスの複雑さを解読し、ゲーム戦略を洗練させ、チームとアスリートの運命を形作るトレンドを発見します。 この記事では、スポーツ分析の魅力的な世界に深く入り込み、必要なスキル、スポーツアナリストになるための道のり、データ分析がスポーツに与える影響、そしてさまざまなスポーツでアナリストが果たすダイナミックな役割について探求します。スポーツ愛好家や将来のアナリストであるかどうかに関わらず、この旅にご参加ください。ゲームの科学の背後にあるものを明らかにしていきましょう。 また読む：2023年のスポーツ分析について知っておくべきこと スポーツアナリストとは何か スポーツアナリストは、スポーツに関連するデータ、統計、イベントを分析する専門家です。彼らの主な役割は、個々の選手のパフォーマンス、チームの戦略、ゲームの結果、およびスポーツ業界全体の広範なトレンドに関連する情報を解析し解釈することです。 スポーツアナリストは、ゲームの統計、選手プロフィール、歴史的な記録など、さまざまなデータソースを利用して意味のある洞察を導き出します。彼らは統計モデル、データ可視化ツール、自身の専門知識を活用して、スポーツに関連するトピックについて包括的な評価を提供します。これらの評価は、スポーツチームや組織が情報を基に意思決定を行い、パフォーマンスを向上させ、今後のイベントの戦略を立てるのに役立ちます。 スポーツアナリストは、スポーツ中継、出版物、ウェブサイトなどでも専門的な解説、予測、詳細な分析を提供することで、メディア報道にも貢献しています。彼らはファンや愛好家に対してスポーツの理解と楽しみを高める重要な役割を果たしています。 スポーツアナリストは、データに基づく意思決定と詳細な分析がスポーツの競争力とエンターテイメントの要素に不可欠となった現代のスポーツ界において欠かせない存在です。 必要なスキル スポーツアナリストになるためには、スポーツに関連するデータを効果的に分析し解釈するための多様なスキルセットが必要です。以下に、この分野で成功するために必要な主要なスキルを示します： 統計分析：選手のパフォーマンス、ゲームの統計、トレンドを正確に分析するために、統計技術とツールの習熟が必要です。RやPythonなどの統計ソフトウェアの知識は、しばしば有益です。 データ解釈：大規模なデータセットから意味のある洞察を抽出する能力は重要です。スポーツアナリストは、データ内の関連するパターン、トレンド、相関関係を特定する必要があります。 スポーツの知識：ルール、戦略、選手のダイナミクスなど、スポーツ業界の深い理解は、データ分析を文脈化し有益な洞察を提供するために基本的です。 コンピュータースキル：データ分析ソフトウェア、データベース、スプレッドシートツールの習熟は、スポーツに関連するデータの効果的な管理と操作に不可欠です。 コミュニケーション：複雑なデータ駆動の洞察を、コーチ、チームマネジメント、ファンなどの技術的および非技術的な聴衆に伝えるために、強力な口頭および書面のコミュニケーションスキルが必要です。 批判的思考：スポーツアナリストは、状況を批判的に評価し、問題を特定し、データに基づいた解決策を立案する必要があります。それにより、選手のパフォーマンス、チームの戦略、および総合的な結果が改善されます。 リサーチ能力：関連するデータを収集し、最新のスポーツのトレンドや動向について最新情報を把握するための徹底したリサーチのスキルは、正確な分析に不可欠です。 時間管理：厳しい締め切りや複数のプロジェクトに対処する際に、時間を効果的に管理することは、スポーツ業界のスピーディーな環境でタイムリーかつ価値のある分析を提供するために不可欠です。 スポーツアナリストになるには？ 学歴と資格 学士号：関連する分野で学士号を取得することから始めましょう。スポーツアナリティクスの学位が有益ですが、統計学、データサイエンス、数学、またはスポーツマネジメントのような分野の学位も堅固な基盤を提供することができます。 修士号（任意）：スポーツアナリティクスまたは関連分野で修士号を取得することで、専門知識と就職市場での競争力を高めることができます。一部の役職では、高度な学位を持つ候補者が必要とされるか好まれる場合があります。…

バイナリおよびマルチクラスのターゲット変数のためのSHAP

バイナリターゲット変数については、SHAP値は対数オッズの観点で解釈しますマルチクラスターゲットについては、ソフトマックスを使用しますこれらの解釈とコードについて議論します

GGMLとllama.cppを使用してLlamaモデルを量子化する

この記事では、私たちはGGMLとllama.cppを使用してファインチューニングされたLlama 2モデルを量子化しますその後、GGMLモデルをローカルで実行し、NF4、GPTQ、およびGGMLのパフォーマンスを比較します

エントロピーを使用した時系列複雑性解析

すべてのデータサイエンティストはこれを知っています：Machine Learningの問題の解決における最初のステップは、データの探索ですそして、それは単にどの特徴が助けになるかを理解することについてだけではありません...

「Declarai、FastAPI、およびStreamlitを使用したLLMチャットアプリケーション— パート2 🚀」

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「セマンティックカーネルへのPythonistaのイントロ」

ChatGPTのリリース以来、大規模言語モデル（LLM）は産業界とメディアの両方で非常に注目されており、これによりLLMを活用しようとする前例のない需要が生まれました...

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