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「CEO氏によると、ホンダは東京で自動運転タクシーサービスを開始する予定です」

GMとの共同企業で、クルーズは最終的には500台のロボタクシーを所有することを目指しています

「世界的な野生動物GISデータベースの探索」

国際自然保護連合（IUCN）は、野生生物を保護するためにいくつかのプロジェクトを立ち上げましたこれらの取り組みの1つは、生息地を含む高品質のグローバル地理空間データベースを作成しました...

特定のドメインに特化した物体検出モデルの最適化方法

物体検出は、学術界から産業分野まで、広範な領域で広く採用されていますその理由は、低い計算コストで素晴らしい結果を提供する能力にありますしかし、それにもかかわらず、...

「タイムシリーズの拡張」

「拡張機能は、コンピュータビジョンパイプラインの領域において欠かせない要素となってきましたしかし、タイムシリーズなどの他の領域ではまだ同じような人気が広まっていません…」

機械学習エンジニアの必須ツール

約4年前、私はSAPコンサルタントからデータサイエンティストに転身しました自分で設計したカリキュラムに従って、スタートアップ企業内の機械学習エンジニアの役割を確保しました...

即座のハッキングとLLMの誤用

「大規模言語モデルの世界に飛び込んで、プロンプトの可能性と課題、ハッキングへの影響力、そして誤用防止のために重要なセキュリティプロトコルを探求してみましょう」

「雇用を検討するためのインドのトップ企業」

「もし仕事を探している、キャリアを転換したい、または新しいチャプターを始めたいので、現在インドに居住している方は、2023/24年のインドでの雇用を考慮するために、以下のトップ7の企業をチェックしてみてください」

Career Advice

イントロダクション言語処理の最前線に足を踏み入れてください！言語が人間とテクノロジーの間の重要なつながりである領域で、自然言語処理の進歩はいくつかの驚異的な高みを開拓しました。この進歩の中には、画期的な大規模言語モデルがあります。これはテキストベースの情報との相互作用を再構築する革命的な力です。本総合学習プログラムでは、テキストベースの情報との相互作用を再構築する革新的なツールであるLangChainの複雑さに深く入り込んでいきます。あなたは「Langchain」はどんなチェーンか、考えたことはありますか？ LangChainは、大規模言語モデルの最もダイナミックなフィールドへのゲートウェイとして独立して立っており、これらのモデルが生の入力を洗練された人間らしい反応に変換する方法について深い理解を提供しています。この探求を通じて、LangChainの基本的な構成要素を解き明かし、LLMチェーンやシーケンシャルチェーンからルーターチェーンの複雑な構造までを理解していきます。学習目標 LLMチェーンやシーケンシャルチェーンを含むLangChainのコアコンポーネントを理解し、入力がシステムを流れる様子を観察します。プロンプトテンプレートと言語モデルの接続を探求し、異なる要素を一貫して統合する方法を学びます。現実のタスクに対して機能的なチェーンを作成する実践的な経験を積みます。構造、テンプレート、パーシング技術を微調整することにより、チェーンの効率を向上させるスキルを開発します。この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。 LLMとは何ですか？大規模言語モデル（LLM）とは、人間らしいテキストを理解し生成するために設計された人工知能の一種を指します。OpenAIのGPT-3.5などのこれらのモデルは、人間の言語のパターンや構造を理解するために豊富なテキストデータでトレーニングされます。彼らは翻訳、コンテンツの作成、質問への回答など、さまざまな言語関連のタスクを実行することができます。 LLMは自然言語処理の貴重なツールであり、チャットボット、コンテンツ生成、言語翻訳サービスなどの分野で応用されています。 LangChainとは何ですか？ LangChain Chainsの複雑さを解き明かす前に、LangChain自体の本質を把握しましょう。LangChainは、OpenAI、Cohere、Bloom、Huggingfaceなどのさまざまな大規模言語モデル（LLM）プロバイダーとの対話を簡素化するために設計された堅牢なライブラリです。LangChainの特徴的な点は、1つまたは複数のLLMを結ぶチェーンと論理的な接続を作成できる能力です。 LangChainを使う理由 LangChainは、想像力によって限られた機会を提供します。情報を提供するだけでなく、ウィットと魅力でユーザーと関わるチャットボットを想像してください。購入を迫られるほど正確に製品を提案する電子商取引プラットフォームを思い浮かべてください。個別の医療情報を提供し、個人が健康に関する情報に基づいた意思決定を行えるようにする医療アプリを想像してください。 LangChainを使えば、非凡な体験を生み出す力があります。これらのアイデアを現実に変える可能性は、あなたの指先にあります。 LangChainにおけるチェーンの理解…

複雑なトピックに取り組む際、最初の一歩が一番難しいです

「初心者であること」は、一度通り抜けていつまでも忘れ去るものではありません常に継続的な学びと成長に取り組んでいる限り、新しい概念に取り組む自分自身を見つけるでしょう...

「勾配降下法：数学を用いた最適化への山岳トレッカーのガイド」

勾配降下法（グラディエントディセント）は、機械学習モデルのエラーを最小化するために使用される最適化手法です最も減少する方向にパラメータを反復的に調整することで、最小のエラー値を求めます

Machine learning

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