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Gorillaに会ってください：UCバークレーとMicrosoftのAPI拡張LLMは、GPT-4、Chat-GPT、およびClaudeを上回ります

モデルは、Torch Hub、TensorFlow Hub、およびHuggingFaceからのAPIによって拡張されています

Natural language processing

FLOPsとMACsを使用して、Deep Learningモデルの計算効率を計算する

この記事では、その定義、違い、およびPythonパッケージを使用してFLOPsとMACsを計算する方法について学びます

Machine learning

AIが使われて新しいビートルズの最後の曲が作成された、ポール・マッカートニー氏が語る

ミュージシャンは、古いデモからジョン・レノンの声を「抽出」し、数十年前の曲を完成させるためにテクノロジーを使用したと述べています

連邦政府、自動車メーカーに対し、マサチューセッツ州の「修理の権利」法に従わないよう指示

州の修理権法は、テレマティクスサービスへのオープンアクセスを求めています

通貨為替レートの予測のためのSARIMAモデル

はじめに通貨の為替レート予測とは、ある通貨の価値が他の通貨に対して将来的にどのように変化するかを予測することです。通貨の予測は、人々、企業、そして金融機関が賢明な金融判断を下すのに役立ちます。使用できる予測技術の1つはSARIMAです。 SARIMAは、季節的なパターンを持つ時系列データを推定するための優れた時系列予測技術です。 SARIMAは、過去と現在の時系列データの関連性をモデル化し、データ内のパターンを認識することによって機能します。 SARIMAは、傾向や季節性を捉えるためのさまざまな自己回帰（AR）モデルや移動平均（MA）モデル、および差分を利用します。「季節性」とは、日々、週次、年次など、一定期間にわたって規則的に予測可能なデータの変動を指します。為替レートの変化を予測することで、通貨価値の変化についてより正確な情報を得ることができます。では、この記事の手順に従って予測を行いましょう。学習目標歴史データのパターンとトレンドを特定することにより、個人、企業、金融機関が市場動向を予測するのに役立ちます。通貨の変動に関連する潜在的なリスクを特定することにより、リスクを軽減することができます。通貨変換を最適化するために、最適な通貨変換時期を特定することができます。将来の為替レートの方向性に関する情報を提供することにより、意思決定を改善することができます。これらの目的に基づいて、SARIMAを使用してモデルを開発し、季節的なデータのパターンを集計して将来的な値のより正確な予測を行います。この記事は、Data Science Blogathonの一部として公開されました。ステップ1：ライブラリのインポート !pip install pmdarima from pmdarima.arima import…