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NODE：表形式に特化したニューラルツリー

近年、機械学習は人気が爆発し、ニューラルディープラーニングモデルは画像やテキストなどの複雑なタスクにおいて、XGBoost [4] のような浅いモデルを圧倒しました…

Stack Overflowで最もよく尋ねられるPythonリストの10の質問

Stack Overflowは、ソフトウェア、コーディング、データサイエンスなど、さまざまな分野において、数千もの質問と回答を見つけることができる情報の宝庫ですもしコンテンツの作成者に尋ねるとしたら、何について尋ねますか？

人工知能の未来を形作る：進歩と革新のための迅速なエンジニアリングの重要性

ChatGPTはリリース当日から話題になっています。革新的なチャットボットを既に100万人以上のユーザーが利用しています。ChatGPTは、異なる質問に対応し、広範なトピックに関する情報を生成するためにOpenAIによってトレーニングされた大規模な言語モデル（LLM）です。複数の言語を翻訳したり、ユーザー固有のユニークで創造的なコンテンツを生成したり、長いテキスト段落を要約したりすることができます。LLMは膨大なテキストデータでトレーニングされ、人間のような意味のあるテキストを生成します。さらに、ソフトウェアコードを生成する能力も持っています。大規模な言語モデルの主な利点の1つは、迅速に良質なテキストを便利かつ大規模に生成できることです。プロンプトエンジニアリングとは何ですか？ GPT-3に関して具体的に話すと、それは人間の思考と会話に達した最も近いモデルです。どのGPT-3アプリケーションを開発する場合も、適切なトレーニングプロンプトとそのデザイン、コンテンツが重要です。プロンプトは大規模な言語モデルに供給されるテキストです。プロンプトエンジニアリングは、モデルから満足のいく応答を得るためのプロンプトの設計に関わります。データ内のパターンやトレンドをモデルが見つけるために、適切なコンテキストの良質なトレーニングプロンプトをモデルに提供することに焦点を当てています。プロンプトエンジニアリングは、機械に好ましい結果をもたらす可能性のある入力を指示する概念です。要するに、モデルに何を行う必要があるかを伝えることを含みます。例えば、テキストからテキストへのチャットGPTモデルに提供されたテキストの要約を作成するように頼む場合や、テキストから画像へのDALL-Eモデルに特定の画像を生成するように頼む場合などがあります。そのために、タスクはプロンプトベースのデータセットに変換され、そのデータに基づいてモデルが学習し、パターンを理解します。プロンプトの例は何ですか？プロンプトは、単語や大きな文の連なり、またはコードブロックなど、何でもあります。それはまるで学生に任意のトピックの記事を書くように指示することのようです。DALLE-2などのモデルでは、プロンプトエンジニアリングはAIモデルに必要な応答をプロンプトとして説明することを含みます。プロンプトは、単純な文（例：「ラザニアのレシピ」）や質問（例：「アメリカ合衆国の最初の大統領は誰ですか？」）から、複雑な要求（例：「データサイエンスの面接が明日あるため、私のためにカスタマイズされた質問のリストを生成してください」）まで、プロンプトとして文脈を提供することによって異なります。プロンプトエンジニアリングがAIの良い未来にとってなぜ重要なのか。精度の向上：プロンプトエンジニアリングにより、AIシステムの訓練が多様で代表的なデータセットに基づいていることが確認されるため、より正確なAIシステムが実現できます。これにより、トレーニングデータではうまく機能するがテストデータでは機能しない過適合などの問題を回避できます。偶発的な結果の回避：不適切なプロンプトで訓練されたAIシステムは、偶発的な結果をもたらす可能性があります。例えば、猫の画像を識別するのに長けたAIシステムが、すべての白黒写真を猫と分類することで、精度の低い結果をもたらすことがあります。責任あるAIの促進：プロンプトエンジニアリングにより、AIシステムが人間の価値観や倫理的原則に沿った結論を出すことができます。AIのトレーニングに使用されるプロンプトを注意深く設計することにより、システムは偏見のないものであり、有害なものになりません。応用自然言語処理：NLPでは、プロンプトエンジニアリングによって、AIシステムが人間の言語を理解し、適切に応答するためのプロンプトが作成されます。例えば、プロンプトを設計して、AIシステムが皮肉、皮肉ではない表現を区別することを学ぶようにすることができます。画像認識：プロンプトエンジニアリングは、画像認識において、AIシステムがさまざまな画像データに基づいて訓練されていることを確認するために使用できます。これにより、AIシステムのオブジェクトや人物の分類の精度と一貫性が向上します。チャットボットにおける感情分析：プロンプトエンジニアリングは、チャットボットが感情を理解するのに役立つプロンプトを設計します。例えば、チャットボットがポジティブな応答、ネガティブな応答、中立的な応答を区別するのに役立ちます。医療：医療診断や治療などのAIシステムは、医療データを理解し、正確な診断を行うためのプロンプトで訓練されます。人工知能（AI）は近年、進歩を遂げ、私たちの生活、仕事、技術との対話のあり方を変えてきました。AIが社会にポジティブな影響を続けるためには、プロンプトエンジニアリングの重要性を理解する必要があります。これは、AIシステムが安全で信頼性のあるシステムを構築するために設計されたプロンプトで訓練されていることを確認することによって達成できます。

新しい人工知能（AI）の研究アプローチは、統計的な視点からアルゴリズム学習の問題として、プロンプトベースのコンテキスト学習を提示します

インコンテキスト学習は、最近のパラダイムであり、大規模言語モデル（LLM）がテストインスタンスと数少ないトレーニング例を入力として観察し、パラメータの更新なしに直接出力をデコードする方法です。この暗黙のトレーニングは、通常のトレーニングとは異なり、例に基づいて重みが変更されることと対照的です。出典: https://arxiv.org/pdf/2301.07067.pdf なぜインコンテキスト学習が有益であるのかという問題が生じます。2つの回帰タスクをモデル化したいと仮定できますが、制限は1つのモデルしか使用できないということです。ここでインコンテキスト学習は便利であり、タスクごとに回帰アルゴリズムを学習することができます。つまり、モデルは異なる入力のセットに対して別々に適合した回帰を使用します。論文「Transformers as Algorithms: Generalization and Implicit Model Selection in In-context Learning」では、インコンテキスト学習の問題をアルゴリズム学習の問題として形式化しています。彼らは学習アルゴリズムとしてトランスフォーマーを使用し、推論時に別のターゲットアルゴリズムを実装するためにトレーニングして特化できると述べています。この論文では、トランスフォーマーを介したインコンテキスト学習の統計的側面を探求し、理論的予測を検証するために数値評価を行いました。この研究では、2つのシナリオを調査しました。最初のシナリオでは、プロンプトはi.i.d（入力、ラベル）のペアのシーケンスで構成されています。もう一つのシナリオでは、シーケンスは動的システムの軌跡です（次の状態は前の状態に依存します：xm+1 = f(xm) + ノイズ）。では、このようなモデルをどのようにトレーニングするのでしょうか？ ICLのトレーニングフェーズでは、T個のタスクがデータ分布 {Dt}t=1Tに関連付けられます。各タスクに対して、対応する分布からトレーニングシーケンスStを独立してサンプリングします。その後、Stの部分シーケンスとシーケンスStから値xを渡して、xに対して予測を行います。ここではメタラーニングのフレームワークのようです。予測後、損失を最小化します。ICLトレーニングの背後にある直感は、対象のタスクに最適なアルゴリズムを探し出すことです。…

インデータベース分析：SQLの解析関数の活用

次のレベルにデータ分析スキルを活用するために、RANK()、NTILE()、CUME_DIST()などのさまざまなSQL分析関数について学びましょう

SQL

ChatGPT CLI コマンドラインインターフェースをChatGPTに変換する

コマンドプロンプトでGPTモデルを使用するための簡単な方法

Artificial Intelligence

共分散と相関の違いは何ですか？

イントロダクション統計の広範な領域において、変数間の複雑な関係を理解し解き放つことは重要です。データ駆動型の意思決定、科学的な発見、予測モデリングなど、複雑なデータセット内の隠れた関連やパターンを解き明かす能力に依存しています。この追求を支えるさまざまな統計基準の中で、共分散と相関は重要であり、変数間の独立性に関する洞察を提供します。共分散と相関は統計解析において頻繁に発生する変数ですが、多くの人々が誤解したり、相互に交換可能に使用したりすることがあります。これら2つの基準を区別する微妙なニュアンスは、統計的な関係の解釈と活用に深い影響を与える可能性があります。したがって、共分散と相関の真の性質を理解することは、データの全ポテンシャルを明らかにしようとするデータ愛好家や専門家にとって非常に重要です。このブログ「共分散と相関」では、これら2つの統計的概念の違いを説明し、その関係を解明します。また、Analytics Vidhyaの「データサイエンスのためのSwift学習」コースでスキルを向上させ、データサイエンスのキャリアを活性化しましょう。共分散 2つのランダム変数間の系統的な関連性を示す統計用語であり、もう一方の変数の変化が1つの変数の変化を反映することを示します。共分散の定義と計算共分散は、2つの変数が直接的または逆比例しているかどうかを示します。共分散の式は、データセット内のデータポイントをその平均値から求めます。たとえば、次の式を使用して、2つのランダム変数XとYの共分散を計算できます：上記の手順において、共分散値の解釈共分散値は、変数間の関係の大きさと方向（正または負）を示します。共分散値は-∞から+∞の範囲を持ちます。正の値は正の関係を示し、負の値は負の関係を示します。正の共分散、負の共分散、およびゼロ共分散数値が高いほど、変数間の関係は依存性が高くなります。それぞれの共分散の種類を理解しましょう：正の共分散 2つの変数間の関係が正の共分散である場合、それらは同じ方向に進化しています。これは変数間の直接的な関係を示しています。したがって、変数は同様に振る舞います。変数の値（小さいまたは大きい）が、他の変数の重要性と等しい場合、変数間の関係は正の共分散となります。負の共分散負の共分散は、2つのランダム変数間の負の関係を示します。この場合、変数は逆方向に動きます。正の共分散とは異なり、1つの変数の増加に対応して他の変数の値が減少し、その逆も同様です。…

データサイエンスをより速く学ぶために、ChatGPTの使い方もしも既に上級者であっても

ChatGPTのようなAIツールを使用して、データサイエンスを簡単に学ぶための初心者向けガイド

大規模な言語モデルにおけるコンテキストに基づく学習アプローチ

言語モデリング（LM）は、単語のシーケンスの生成的な尤度をモデル化することを目指し、将来の（または欠損している）トークンの確率を予測します言語モデルは自然言語処理の世界を革新しました...

データアナリストからデータサイエンティストへのキャリアチェンジの方法は？

人々は常にデータを扱っており、データアナリストは専門知識を身につけた後、よりチャレンジングな役割を求めています。データサイエンティストは、最も収益性の高いキャリアオプションの1つとされています。スキルセットの拡大が必要ですが、いくつかの教育プラットフォームが変化に有益な洞察を提供しています。多くのデータアナリストが成功して転身していますし、あなたも次の転身者になることができます！以下のステップは、データサイエンティストとしてのキャリアをスタートさせる際に、企業の成長に貢献し、専門知識を増やすのに役立ちます：スキルギャップの評価データサイエンティストの役割に必要な基本的なスキルと知識データサイエンティストはデータを実験する必要があるため、新しいアイデアや研究を開発するマインドセットが重要です。過去の実験のミスを分析する能力も同様に重要です。これに加えて、以下のような技術スキルと知識が求められます：技術スキル： PythonやRなどのプログラミング言語やデータ言語線形回帰やロジスティック回帰、ランダムフォレスト、決定木、SVM、KNNなどの機械学習アルゴリズム SAP HANA、MySQL、Microsoft SQL Server、Oracle Databaseなどのリレーショナルデータベース Natural Language Processing（NLP）、Optical Character Recognition（OCR）、Neural networks、computer vision、deep learningなどの特殊なスキル RShiny、ggplot、Plotly、Matplotlitなどのデータ可視化能力 Hadoop、MapReduce、Sparkなどの分散コンピューティング分析スキル：…

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