Search Results 使用方法

「GoとMetalシェーディング言語を通じてAppleのGPUをプログラミングする」

以下では、GoとネイティブCの間でcgoを使用してインターフェースを作成するプロセス、これを使用してAppleのMetal Performance ShadersフレームワークのObjective-Cバインディングとインターフェースを作成する方法について説明します

Amazon Kendraを使用して保険請求をインテリジェントに処理するために、Amazon Comprehendで作成されたカスタムメタデータを使用します

構造化データとは、データベース内の列に格納された情報のように固定されたパターンに従うデータ、およびテキスト、画像、またはソーシャルメディアの投稿などの特定の形式やパターンを持たない非構造化データの両方が、さまざまな組織で生産され、消費され続けています例えば、国際データコーポレーション（IDC）によると、[…]

「Amazon SageMakerデータパラレルライブラリを使用して、トレーニングを高速化します」

大規模言語モデル（LLM）のトレーニングは、Llama2、Falcon、StarCoderなど、公に利用可能ないくつかのモデルのリリースにより、昨年からますます人気が高まっています顧客は今や、10億から1750億以上のパラメータを持つ前例のない大きさのLLMをトレーニングしていますこれらのLLMのトレーニングには、膨大な計算リソースと時間が必要です数百台の […]

「AIと働き方の未来：AI時代における労働力の再教育」

AIは私たちの働き方を変えつつあり、それは想像以上の速さで進行しています毎週1億人以上が既にChatGPTを利用しており、半数以上の従業員がAIツールを仕事で使用していると回答しています確かにAIは特定の人々が仕事をより良く遂行するのに役立つでしょうが、多くの人々は未だに使用方法や利点について疑問を抱いています...

『Re Invent 2023の私のお勧め』

ここに私のお気に入りのリストがありますが、特定の順序はありません (Koko ni watashi no okiniiri no risuto ga arimasu ga, tokutei no junjo wa arimasen.)

「Pythonもしもでないの場合：コード内の条件文を簡素化する方法」

「Pythonのif not文は、プログラムのフローを制御するための強力なツールです特定の条件が偽であるかどうかをテストしたり、条件式の結果を反転させるためによく使用されますこのセクションでは、if not文の構文と例について探求します...」

「みんなのためのLLM：ランニングLangChainとMistralAI 7BモデルをGoogle Colabで」

『誰もが大規模言語モデルは、定義通り大規模であることを知っていますそして、それもつい最近までは高性能なハードウェアの所有者または少なくともクラウドアクセスのために支払った人々にのみ利用可能でした...』

このAIニュースレターはあなたが必要とするものです＃76

今週、私たちはトランスフォーマーや大規模な言語モデル（LLM）の領域を超えた重要なAIの進展に焦点を当てました最近の新しいビデオ生成拡散ベースのモデルの勢いについて…

「ChatGPTを使ったデータサイエンスワークフローのマスター」

この記事では、データサイエンティストがChatGPTの能力を最大限に活用するために学べるスキルに焦点を当てています

language models

「ChatGPT Essentials：必要なデータサイエンスのチートシート」

イントロダクション広大なデータセットから意味のある情報を抽出するために、アルゴリズム、統計学、および専門知識が交わるデータサイエンスの世界へようこそ。この技術の進歩の時代において、的確なツールを手にすることは、複雑なデータ分析の風景を航行する上で大きな違いを生むかもしれません。そこで、「CHATGPT for Data Science Cheat sheet」という包括的なガイドが登場します。このガイドは、データサイエンスコミュニティ向けに特別に調整された、従来とは異なるChatGPTの洞察を提供します。経験豊富なプロフェッショナルからデータサイエンスの旅を開始する方まで、このチートシートは、ワークフローの効率化、分析の向上、データの処理における熟練度向上のために設計されています。 ChatGPTはGPT（Generative Pre-trained Transformer）という最先端の言語モデルを基に構築されています。GPTは自然言語処理に優れており、人間に近いテキストの理解と生成が可能です。CHATGPTはこれに加えて対話的な会話能力を組み込んでおり、データサイエンティストにとって理想的なツールとなっています。フルスタックのデータサイエンティストになりたいですか？ AI＆MLのキャリアを加速するために、BlackBelt Plusプログラムを活用しましょう！ CHATGPTの特徴と機能自然言語処理：CHATGPTは高度な自然言語処理技術を活用してテキストを理解し生成するため、複雑なデータサイエンスクエリにも適応できます。コンテキストの理解：Transformerアーキテクチャを持つCHATGPTは会話の文脈を捉えることができ、関連性のある正確な応答を提供します。言語生成：CHATGPTは文脈に即した適切なテキストを生成することができ、データの探索、分析、レポート作成などのタスクに役立ちます。対話的な会話能力：CHATGPTは対話的な会話ができるため、データサイエンティストは問題解決や探索のためのダイナミックで反復的なやり取りを行うことができます。データサイエンスでのCHATGPTの応用例データの探索と分析探索的データ分析：CHATGPTはデータセットの探索と理解を支援し、さらなる分析のための洞察や提案を提供します。データの可視化：CHATGPTは視覚化のテキスト説明を生成することで、データのストーリーテリングを向上させ、データの理解を促進します。統計分析：CHATGPTは統計的なクエリに答えたり、計算や統計的な概念の説明を行ったりすることができ、データ分析に役立ちます。機械学習…

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