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GPT-3がMLOpsの将来に与える意味とは？デビッド・ハーシーと共に

この記事は元々MLOps Liveのエピソードであり、ML実践者が他のML実践者からの質問に答えるインタラクティブなQ&Aセッションです各エピソードは特定のMLトピックに焦点を当てており、このエピソードではGPT-3とMLOpsの特徴についてDavid Hersheyと話しましたYouTubeで視聴することができます Or...

PandasAIの紹介：GenAIを搭載したデータ分析ライブラリ

イントロダクション最近、ジェネレーティブ人工知能の分野で急速な発展とブレークスルーがあり、データ分野においても大きな変革が起きています。企業は、ChatGPTなどのイノベーションを最大限に活用する方法を模索しています。これにより、どんなビジネスでも競争上の優位性を得ることができます。新しい最先端のイノベーションとして、通常のPandasライブラリに「PandasAI」という名前のGenAIパワードのデータ分析ライブラリを導入しています。これはOpenAIが行っています。ジェネレーティブAIの他の領域とは異なり、PandasAIはGenAIの技術を分析ツールPandasに適用しています。名前の通り、これは従来のPandasライブラリに人工知能を直接適用しています。Pandasライブラリは、Pythonを使用した前処理やデータの可視化などのタスクにおいて、データ分野で非常に人気があり、このイノベーションによってさらに良くなりました。学習目標新しいPandasAIの理解会話型クエリを使用したPandasAIの使用 PandasAIを使用したグラフのプロット PandasAIおよびそのバックエンド（GenAI）の概要この記事は、Data Science Blogathonの一環として公開されました。 PandasAIとは何ですか？ PandasAIは、Generative AIモデルを使用してpandasでタスクを実行するPythonライブラリです。これは、Prompt Engineeringを使用してPandasデータフレームを会話形式にするために、Generative AIの機能を統合したライブラリです。Pandasを思い出すと、データの分析と操作が思い浮かびます。PandasAIでは、GenAIの恩恵を受けながら、Pandasの生産性を向上させようとしています。なぜPandasAIを使用するのですか？ Generative AIの助けを借りて、データセットに対して会話的なプロンプトを与える必要があります。これにより、学習や理解に複雑なコードを必要としなくなります。データサイエンティストは、自然な人間の言語を使ってデータセットにクエリを投げることができ、結果を得ることができます。これにより、前処理と分析にかかる時間が節約されます。これは、プログラマがコードを書く必要がない新しい革命です。彼らはただ思っていることを言い、その指示が実行されるのを見るだけです。非技術者でも複雑なコードを書かずにシステムを構築することができるようになりました！ PandasAIはどのように動作しますか？ PandasAIの使用方法を見る前に、PandasAIがどのように動作するかを見てみましょう。ここで「ジェネレーティブ人工知能」という用語を何度も使用しています。これは、PandasAIの実装の背後にある技術として機能しています。ジェネレーティブAI（GenAI）は、テキスト、オーディオ、ビデオ、画像、3Dモデルなど、さまざまなデータタイプを生成できる人工知能のサブセットです。これは、既に収集されたデータのパターンを特定し、それらを利用して新しい独自の出力を作成することで実現されます。もう一つ注意すべきことは、大規模な言語モデル（LLM）の使用です。PandasAIは、数千万から数十億のパラメータを持つ人工ニューラルネットワーク（ANN）からなるモデルであるLLMに基づいてトレーニングされています。これにより、PandasAIの背後にあるモデルは、人間の指示を受け取り、解釈する前にトークン化することができます。PandasAIはまた、LangChainモデルを扱うように設計されており、LLMアプリケーションの構築を容易にします。 Pandas AIの始め方…

7月号データサイエンティストのための気候リソース

多くの人にとって、夏の訪れは以前は単純な興奮の原因でした：学校が終わる、仕事のスケジュールは少し忙しくないことが多い、ビーチでののんびりした午後や...

チャットGPTの潜在能力を引き出すためのプロンプトエンジニアリングのマスタリング

プロンプトエンジニアリングは、ChatGPTやその他の大規模言語モデルのおかげで、風のように私たちの生活の一部にすぐになりました完全に新しい分野ではありませんが、現在...

大規模言語モデルに関するより多くの無料コース

大規模言語モデルについて学びたいですか？ DeepLearning.AI、Google Cloud、Udacityなどの無料のコースで、すぐに始めましょう

Natural language processing

チャットボットの台頭

ボットがますます巧妙な嘘つきになっているときに、真実を追跡するにはどうすればよいですか？

プロンプトエンジニアリングの芸術：ChatGPTのデコード

OpenAIとDeepLearning.AIのコースを受講して、AIとの相互作用の原理と実践をマスターする

Artificial Intelligence

VoAGIニュース、6月7日：データサイエンス面接チートシートのためのChatGPT • 特定のデータロール向けのプログラミング言語

ChatGPTによるデータサイエンス面接のチートシート • 特定のデータロールに対するプログラミング言語 • データサイエンティストのための10のJupyterノートブックのヒントとトリック • PandasGUIでデータ分析を革新する • OpenAIのWhisper APIによるトランスクリプションと翻訳

NEWS

２０２４年にフォローするべきデータサイエンスのトップ１２リーダー

データサイエンスの広がりを見据えると、2024年の到来は、革新を牽引し、分析の未来を形作る一握りの著名人にスポットライトを当てる重要な瞬間として迎えられます。『Top 12 Data Science Leaders List』は、これらの個人の卓越した専門知識、先見のリーダーシップ、および分野への重要な貢献を称えるビーコンとして機能します。私たちは、これらの画期的なマインドの物語、プロジェクト、そして先見の見通しをナビゲートしながら、データサイエンスの進路を形作ると約束された航跡を探求します。これらの模範的なリーダーたちは単なるパイオニアにとどまることはありません。彼らは無類のイノベーションと発見の時代へと私たちを導く先駆者そのものです。 2024年に注目すべきトップ12データサイエンスリーダーリスト 2024年への接近とともに、データサイエンスにおいて傑出した専門知識、リーダーシップ、注目すべき貢献を示す特異なグループの人々に焦点を当てています。『Top 12 Data Science Leaders List』は、これらの個人を認識し、注目することで、彼らを思想リーダー、イノベーター、およびインフルエンサーとして認め、来年重要なマイルストーンを達成することが予想されます。さらに詳細に突入すると、これらの個人の視点、事業、イニシアチブが、さまざまなセクターを横断する複雑な課題に対するメソッドとデータの活用方法を変革することが明らかになります。予測分析の進展、倫理的なAIの実践の促進、または先進的なアルゴリズムの開発など、このリストでハイライトされた個人たちが2024年にデータサイエンスの領域に影響を与えることが期待されています。 1. Anndrew Ng 「AIのゲームにおいて、適切なビジネスコンテキストを見つけることが非常に重要です。私はテクノロジーが大好きです。それは多くの機会を提供します。しかし結局のところ、テクノロジーはコンテクスト化され、ビジネスユースケースに収まる必要があります。」 Dr. アンドリュー・エングは、機械学習（ML）と人工知能（AI）の専門知識を持つ英米のコンピュータ科学者です。AIの開発への貢献について語っている彼は、DeepLearning.AIの創設者であり、Landing AIの創設者兼CEO、AI Fundのゼネラルパートナー、およびスタンフォード大学コンピュータサイエンス学科の客員教授でもあります。さらに、彼はGoogle AIの傘下にある深層学習人工知能研究チームの創設リードでありました。また、彼はBaiduのチーフサイエンティストとして、1300人のAIグループの指導や会社のAIグローバル戦略の開発にも携わりました。アンドリュー・エング氏は、スタンフォード大学でMOOC（大規模オープンオンラインコース）の開発をリードしました。また、Courseraを創設し、10万人以上の学生に機械学習のコースを提供しました。MLとオンライン教育の先駆者である彼は、カーネギーメロン大学、MIT、カリフォルニア大学バークレー校の学位を保持しています。さらに、彼はML、ロボット工学、関連する分野で200以上の研究論文の共著者であり、Tiime誌の世界で最も影響力のある100人のリストに選ばれています。…

高度なRAGテクニック：イラスト入り概要

この投稿の目標は、利用可能なRAGアルゴリズムとテクニックの概要と説明をすることなので、コードの実装の詳細には立ち入らず、参照のみ行い、それについては放置します

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