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「Jupyter AIに会おう Jupyterノートブックで人工知能の力を解き放つ」

人工知能（AI）とコーディングの革新的な進歩において、Project Jupyterはそのツールキットに画期的な追加を導入します。それがJupyter AIです。このエキサイティングな事業は、Jupyterノートブックの世界に生成型AIを導入し、コーディング体験を革新するという素晴らしい機能を提供します。マジックコマンドと洗練されたチャットインターフェースの統合により、Jupyter AIはコードとの対話方法を再定義します。さらに、エラーのトラブルシューティングやノートブック全体の作成さえも行うことができます。Jupyter AIの世界に飛び込み、その多様な機能を探索してみましょう。それは経験豊富な開発者と好奇心旺盛な学習者の両方を魅了するでしょう。また読む：AnthropicがClaude 2を公開：コーディングを革新する次世代AIチャットプログラム Jupyter AI：AIとコーディングのギャップを埋める Jupyter AIは、インタラクティブな計算とデータ分析を支援する役割で有名なプラットフォームであるProject Jupyterの公式サブプロジェクトです。生成型人工知能の導入により、Jupyter AIは自然言語のプロンプトからコードを理解し、生成し、合成する機能を提供します。このAIの能力とコーディングの創造性の融合は、効率的なワークフローを実現し、学習を加速する可能性を広げます。また読む：Codey：Googleのコーディングタスク用生成AI 選択によるエンパワーメント：責任あるAIのアプローチ Jupyter AIの特徴の1つは、責任あるAIとデータプライバシーへの取り組みです。このプラットフォームでは、ユーザーが自分の好みの大規模言語モデル（LLM）、埋め込みモデル、およびベクトルデータベースを選択し、AIの動作を独自の要件に合わせることができます。このカスタマイズにより、体験を個人化するだけでなく、透明性とプライバシーを重視するフレームワークが確立されます。Jupyter AIの基本的なプロンプト、チェーン、およびコンポーネントはオープンソースであり、ユーザーはAIの動作を詳細に検証して理解することができます。さらに、Jupyter AIはモデル生成コンテンツに関連するメタデータを保存し、コーディングワークフロー内でAIによって生成されたコードを追跡するための組み込みメカニズムを提供します。また読む：MetaがCodeComposeをリリース- GitHub CopilotのAIパワード代替ツールプライバシーの確保：倫理的なAIの核データプライバシーの懸念が高まる時代に、Jupyter…

『nnU-Netの究極ガイド』

「画像セグメンテーションの主要なツールであるnnU-Netについて、詳細なガイドに深く入り込んでください最先端の結果を得るための知識を獲得しましょう」

「意思決定科学は静かに新しいデータサイエンスになりつつあるのか？」

もし私が世界で最も有名なデータサイエンティストの中に実際にデータサイエンティストではない人がいると告げたらどうでしょうか？例えば、Cassie KozyrkofですCassieはかつてGoogleのチーフデータサイエンティストでしたが、...

アンサンブル学習：決定木からランダムフォレストへ

「私たちは決定木モデルから話を始めます次に、アンサンブル学習について説明し、最後に、アンサンブルの上に作られたランダムフォレストモデルを説明します...」

「LLMの内部構造：言語モデルアーキテクチャの詳細な解説」

イントロダクション大規模な事前学習に基づく言語モデル（LLMs）は、自然言語処理の分野を革新しました。これにより、機械は人間らしいテキストを驚くほど高い精度で理解し生成することが可能になりました。LLMsの能力を真に理解するには、その内部構造に深く入り込み、アーキテクチャの複雑さを理解することが不可欠です。LLMsの言語モデルアーキテクチャの謎を解き明かすことで、これらのモデルが言語を処理し生成する方法について貴重な洞察を得ることができ、言語理解、テキスト生成、情報抽出の進歩の道を開くことができます。このブログでは、LLMsの内部構造に深く入り込み、人間との相互作用の可能性を永遠に変えた言語の理解と生成を可能にする魔法を明らかにします。学習目標トランスフォーマーとセルフアテンションメカニズムを含むLLMsの基本要素を理解する。エンコーダとデコーダからなるLLMsのレイヤーアーキテクチャを探求する。 LLMsの事前学習と微調整の段階に関する洞察を得る。 GPT-3、T5、BERTなどのLLMアーキテクチャの最新の進展を発見する。 LLMsにおける注意機構とその重要性について包括的な理解を得る。この記事はデータサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。もっと学ぶ：大規模言語モデル（LLMs）とは何ですか？ LLMsの基礎：トランスフォーマーとセルフアテンションメカニズム LLMsの基礎に踏み入ると、トランスフォーマーとセルフアテンションメカニズムがこのモデルが言語を理解し生成するための基本的な要素となります。トランスフォーマートランスフォーマーは、Vaswaniらによる2017年の「Attention is All You Need」の論文で初めて紹介され、自然言語処理の分野を革新しました。これらの堅牢なアーキテクチャは、再帰ニューラルネットワーク（RNN）の必要性を排除し、セルフアテンションメカニズムを利用して入力シーケンス内の単語間の関係を捉えます。トランスフォーマーは、LLMsがテキストを並列処理することを可能にし、効率的かつ効果的な言語理解を実現します。トランスフォーマーは、入力シーケンスのすべての単語に同時にアテンションを向けることで、長距離の依存関係や文脈の関係を伝えることができます。この並列処理により、LLMsはテキストから複雑なパターンや依存関係を抽出し、言語の意味の豊かな理解を実現します。セルフアテンションさらに深く掘り下げると、トランスフォーマーベースのアーキテクチャの中心にあるのはセルフアテンションの概念です。セルフアテンションにより、LLMsは各単語を処理する際に入力シーケンスの異なる部分に焦点を当てることができます。セルフアテンションでは、LLMsは現在処理している単語に関連する重要な情報に基づいて、異なる単語にアテンションの重みを割り当てます。この動的なアテンションメカニズムにより、LLMsは重要な文脈情報にアテンションを向け、関連性のないノイズのある入力部分を無視することができます。関連する単語に選択的にアテンションを向けることで、LLMsは効果的に依存関係を捉え、意味のある情報を抽出することができ、言語理解能力を向上させます。…

「GPT-4 コードインタープリター：瞬時にPythonデータ視覚化を実現する魔法の杖」

「GPT-4 Pythonコードインタプリタは、データサイエンスの世界で注目されており、データ可視化コードを即座に生成し、結果を表示する能力が評価されていますCode Interpreterはユーザーに」

「AIスタートアップのトレンド：Y Combinatorの最新バッチからの洞察」

シリコンバレーを拠点とする有名なスタートアップアクセラレータであるY Combinator（YC）は、最近、2023年冬のコホートを発表しました予想通り、269社のうち約31％のスタートアップ（80社）がAIを自己申告しています

「ニューラルネットワークとディープラーニングの基礎の理解」

この記事は、ニューラルネットワークとディープラーニングの基礎について詳細な概要を提供することを目的としています

「データを分析するためにOpenAIのコードインタープリタを使う方法」

「新しいデータ分析の投稿を書くのをしばらく先延ばしにしていました投資対効果があまりにも低いように思えましたデータを収集し、整理し、微調整されたプロットのコードを書くには時間がかかり、関与します...」

🤗 Hubでのスーパーチャージド検索

huggingface_hubライブラリは、ホスティングエンドポイント（モデル、データセット、スペース）を探索するためのプログラム的なアプローチを提供する軽量なインタフェースです。これまでは、このインタフェースを介してハブでの検索は難しく、ユーザーは「知っているだけ」で慣れなければならない多くの側面がありました。この記事では、huggingface_hubに追加されたいくつかの新機能を紹介し、ユーザーにJupyterやPythonインタフェースを離れずに使用したいモデルやデータセットを検索するためのフレンドリーなAPIを提供します。始める前に、システムに最新バージョンのhuggingface_hubライブラリがない場合は、次のセルを実行してください： !pip install huggingface_hub -U 問題の位置づけ：まず、自分がどのようなシナリオにいるか想像してみましょう。テキスト分類のためにハブでホストされているすべてのモデルを見つけたいとします。これらのモデルはGLUEデータセットでトレーニングされ、PyTorchと互換性があります。 https://huggingface.co/models を単に開いてそこにあるウィジェットを使用することもできます。しかし、これによりIDEを離れて結果をスキャンする必要がありますし、必要な情報を得るためにはいくつかのボタンクリックが必要です。もしもIDEを離れずにこれを解決する方法があったらどうでしょうか？プログラム的なインタフェースであれば、ハブを探索するためのワークフローにも簡単に組み込めるかもしれません。ここでhuggingface_hubが登場します。このライブラリに慣れている方は、すでにこの種のモデルを検索できることを知っているかもしれません。しかし、クエリを正しく取得することは試行錯誤の痛ましいプロセスです。それを簡略化することはできるでしょうか？さあ、見てみましょう！必要なものを見つけるまず、HfApiをインポートします。これはHugging Faceのバックエンドホスティングと対話するのに役立つクラスです。モデル、データセットなどを通じて対話することができます。さらに、いくつかのヘルパークラスもインポートします：ModelFilterとModelSearchArguments from huggingface_hub import HfApi, ModelFilter,…

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