AIの声 Voice Of AGI - Page 597

『Stack OverflowがOverflowをリリース：開発者コミュニティとAIの統合』

Stack Overflow（スタック・オーバーフロー）は、問題解決と知識を求める開発者のための名高いプラットフォームであり、新しいロードマップを発表することで...

「BI-LSTMを用いた次の単語予測のマスタリング：包括的なガイド」

はじめに 次の単語を特定することは、次の単語の予測、または言語モデリングとしても知られています。自然言語処理のベンチマークタスクの一つは、言語モデリ...

実践的なプロンプトエンジニアリング

テキストからテキストへの形式を持つ大規模言語モデル（LLM）のため、1つのモデルでさまざまなタスクを解決することができますこのような能力はもともとゼロ...

Scikit-Learnのパイプラインを使用して、機械学習モデルのトレーニングと予測を自動化する

Scikit-Learnのパイプラインは、機械学習のライフサイクル（主にデータの前処理、モデルの作成、テストデータでの予測）で複数の操作をつなぐために使用され...

「研究論文メタデータの簡単な説明」

著者 Petr Koráb（ドイツ・フリードリヒスハーフェンのツェッペリン大学、プラハのレンチアモ）、Jarko Fidrmuc（ドイツ・フリードリヒスハーフェンのツェッ...

「NYUとMeta AIの研究者は、ユーザーと展開されたモデルの間の自然な対話から学習し、追加の注釈なしで社会的な対話エージェントの改善を研究しています」

ヒューマンインプットは、社会的な対話モデルを改善するための重要な戦術です。ヒューマンフィードバックを用いた強化学習では、満足な報酬関数を保証するた...

「Scikit-Learnクラスを使用したカスタムトランスフォーマを作成するためのシンプルなアプローチ」

データの前処理はデータサイエンスのライフサイクルで最も重要なステップの一つです非常に人気のある機械学習ライブラリであるScikit-Learnは、私たちをサポ...

「多数から少数へ：機械学習における次元削減による高次元データの取り扱い」

この記事では、機械学習の問題における次元の呪いと、その問題の解決策としての次元削減について議論します時には、機械学習の問題は次元削減を必要とする場...

適切なバランスを取る：機械学習モデルにおける過学習と過小適合の理解

機械学習の問題に取り組むすべての人は、自分のモデルができるだけ最適に動作することを望んでいますしかし、望むほどモデルが最適に動作しない場合もありま...

クロスバリデーションの助けを借りて、あなたの機械学習モデルに自信を持ちましょう

「訓練された機械学習モデルを訓練データ自体で評価することは基本的に間違っていますもし評価が行われれば、モデルは訓練中に学習した値のみを返しますこの...