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「MLOpsを活用した顧客離反予測プロジェクト」

イントロダクション データサイエンスと聞くと、まず思い浮かぶのはノートブック上でモデルを構築しデータをトレーニングすることです。しかし、実際の世界のデータサイエンスでは、このような状況はありません。実際の世界では、データサイエンティストはモデルを構築し、それを本番環境に展開します。本番環境には、モデルの開発、展開、信頼性の間にギャップがあり、効率的でスケーラブルな運用を実現するために、データサイエンティストはMLOps(Machine Learning Operations)を使用します。MLOpsは本番環境でMLアプリケーションを構築し展開するための手法です。この記事では、MLOpsを使用して、顧客の離反予測プロジェクトを構築し展開します。 学習目標 この記事では、次のことを学びます: プロジェクトの概要 ZenMLとMLOpsの基礎を紹介します 予測のためにモデルをローカルに展開する方法を学びます データの前処理とエンジニアリング、モデルのトレーニングと評価に入ります。 この記事はData Science Blogathonの一部として公開されました。 プロジェクトの概要 まず、プロジェクトの内容を理解する必要があります。このプロジェクトでは、通信会社からのデータセットを使用します。このデータセットを使用して、ユーザーが会社のサービスを継続するかどうかを予測するモデルを構築します。このMLアプリケーションを構築するために、ZenmMLとMLFlowの助けを借ります。プロジェクトのワークフローは以下の通りです。 プロジェクトのワークフロー データ収集 データの前処理 モデルのトレーニング モデルの評価 展開 MLOpsとは? MLOpsは、開発から展開、継続的なメンテナンスまでのエンドツーエンドの機械学習ライフサイクルです。MLOpsは、機械学習モデルのライフサイクル全体を効率的かつスケーラブルに自動化することで、拡張性、信頼性、効率性を確保します。 簡単な例を使って説明しましょう:…

「エンベッドチェーンの実践」

「おそらく、無数の記事で知識豊富なチャットボットの作成について議論されていることでしょうこれらの中には、人気のあるベクトルデータベースを利用してデータ、文書、リンクを振り分ける賢いチャットボットの作成について言及しているものもありますその中でも、Langchainは…」

ODSCウェスト2023の基調講演:人工知能の6人の先駆者

AIの重要な人物をバケツから選び、彼らが私たちの会議で話すことを期待するわけではありませんAIの分野で今日重要なことを調査し、最適な人々を選んで話すかどうかを決定する、長いプロセスですODSCウェストでは...

「自然言語処理の技術比較:RNN、トランスフォーマー、BERT」

RNN、Transformer、BERTは、シーケンスモデリング、並列化、下流のタスクのための事前トレーニングにおいて、トレードオフを持った人気のあるNLP技術です

「ミストラル・トリスメギストス7Bにお会いしてください:神秘的で霊的なオカルトの知恵伝統に関する指示データセット…」

ミストラル・トリスメギストス7Bは、Google AIによって開発された巨大な言語モデルであり、巨大な文学とコードのデータセットを基に訓練されました。そのデータセットには、エソテリックな、オカルト的な、そしてスピリチュアルな素材も多く含まれています。最初のこのタイプのモデルであり、文学を生成したり、言語を翻訳したり、他の形式のクリエイティブなコンテンツを書いたり、エソテリックなオカルトの問題について啓蒙的な回答を提供することができます。 ミストラル・トリスメギストス7Bは、最新の7Bパラメーターモデルであるミストラルを通じて、CPU上でも迅速に動作することができます。また、他の多くのモデルとは異なり、「ポジティブナチ」ではなく、オリジナリティを重視し過ぎずにバランスの取れた表現をします。そのため、現実に基づいているため、エソテリックやオカルトのテーマについての執筆には最適です。 ミストラル・トリスメギストス7Bは以下の機能を持っています: エソテリックやオカルトの問い合わせに対して深く正確な回答を提供します。 詩、コード、スクリプト、音楽作品、メール、手紙など、オカルトやエソテリシズムに関連する創造的な文学形式を生成することができます。 エソテリックまたはオカルトのテキストを言語的に翻訳します。 エソテリックやオカルトの知識を求めるクエストをサポートします。 ミストラル・トリスメギストス7Bは様々な方法で使用することができます。質問をするか、指示を与えるだけです。オカルト用語の意味を質問することもできますし、特定のエソテリックなテーマについての詩を作成させることもできます。また、特定の魔法の伝統に基づいた劇を書くように依頼したり、ある言語から別の言語にエソテリックな作品を翻訳させることもできます。 ミストラル・トリスメギストス7Bはまだ開発中ですが、既にオカルトやエソテリックに惹かれる人々にとっては有力なツールです。学生、作家、翻訳者、そしてこれらのテーマに興味を持つ人々にとって非常に価値のあるものとなります。 トリスメギストスは、エソテリカの中の数千もの異なるサブトピックに関する知識とタスクをカバーする、35,000のインストラクションレスポンスペアを学びました。その中には神秘主義、ヘルメティズム、ネクロマンシー、宗教、トランス、瞑想、魔術、スピリチュアリティ、錬金術、数秘術、タロットなど、さまざまな内容が含まれます。 主な特徴 オカルト、エソテリック、スピリチュアルなトピックに関する35,000以上の詳細で包括的なレッスン。これにより、強力なオカルト専門モデルが有名になりました。 このモデルは、最新の7Bパラメーターモデルであるミストラルを基に迅速に実行できます。 他のモデルとは異なり、花言葉的な表現に頼る必要がないよう、さまざまなマイナーな仕事や情報を学びました。 データセット このモデルは、エソテリックな、オカルト的な、スピリチュアルなタスクと情報をカバーする、35,000以上のサンプルを含む合成されたgpt-4生成データセットを使用してトレーニングされました。 ミストラル・トリスメギストス7Bの追加の考慮事項: ミストラル・トリスメギストス7Bは、主体的な存在ではなく、意識を持っていません。大量のテキストやソースコード内のパターンを認識するために教えられた機械学習モデルです。したがって、その言語は信憑性があるものの、そのテキストの意味を理解する必要があります。 タロット、占星術、数秘術、占い術、錬金術、カバラなど、ミストラル・トリスメギストス7Bの助けを借りて探求できるオカルトやエソテリックの分野はたくさんあります。また、瞑想、祈り、悟りなどの一般的なスピリチュアルな題材も生成することができます。 ミストラル・トリスメギストス7Bは強力なツールですが、注意して扱う必要があります。エソテリックやオカルトの探求は困難で、危険なこともあります。これらのテーマに慣れていない場合は、まず、より詳しく学び、専門家と話をしてから取り組むことが賢明です。 ミストラル・トリスメギストス7Bは、オカルトと神秘に興味を持つ人々にとって優れた書籍です。これらのテーマの魅力的で楽しい研究に役立つ素晴らしい情報源です。

社会VRの探求:仮想現実の基本を超えて

はじめに ビジネスの視点からSocial Virtual Reality(Social VR)とVirtual Charactersの探求へようこそ。Social VRでは、まるで直接対面しているかのように仮想空間で他の人々とやり取りすることができます。そしてVirtual Charactersは、このデジタルな世界に個性を加えます。グローバルなつながり、コスト削減、個別の体験のために、ビジネスはこれらに注目すべきです。VRの未来は明るく、ハードウェアの進歩、AIの統合、メタバースの出現により、新たなビジネスの機会が生まれています。 これらの技術はエンターテイメントの範疇を超え、教育や医療分野にも応用されています。ただし、ハードウェアの互換性やデータのプライバシーなどの技術的な課題も解決しなければなりません。この探求では、可能性に満ちた世界を明らかにし、仮想現実を使用する際の倫理的な考慮事項を探っていきます。 学習目標: Social VRの概念とそのビジネスへの適用可能性を理解する。 没入型仮想体験を作り出すための現実感、カスタマイズ、個別化の役割を探る。 教育と医療分野におけるSocial VRの影響を認識し、その変革の潜在力を実用的な例として把握する。 Social VRとは何ですか? まずはSocial VRとVirtual Charactersが何を意味するのか理解してみましょう。他の人々とまるで直接対面しているかのようにデジタルな領域に足を踏み入れることを想像してください。それがSocial VRの本質であり、共有体験、やり取り、関与を提供する仮想空間です。これはまるで究極の仮想の交流の場であり、同僚や友人とチャットしたり、ゲームをしたり、イベントに参加したり、ビジネスミーティングを行ったりすることができるデジタル環境に没入するということです。 では、Virtual Charactersとは何でしょう?これらはSocial VRや他の仮想環境で出会うデジタルな存在です。いくつかは高度なAIアルゴリズムによって動かされ、他のものは実在する個人を表現しています。これらのキャラクターは、仮想体験においてあなたの案内役、仲間、対戦相手となり、デジタルな世界に個性と命を与えます。…

「GPT-4は数学の問題を解くことができますが、すべての言語ではできません」

それは数学は普遍的な言語だと言われています - 数学的な概念、定理、定義は、言語に関係なく理解できる記号として表現することができます初期の実験...

‘LinkedInの仕事検索機能を支える埋め込みアーキテクチャの内部’

埋め込みは、最近の大型言語モデル(LLMs)の応用において最も重要な要素の一つとなっていますベクトルデータベースといった市場セグメント全体が、その仕組みを提供するために登場しています

「解釈可能性のための神経基盤モデル」

機械学習と人工知能の幅広い適用は、さまざまな領域においてリスクや倫理的な評価に関して高まる課題をもたらします事例を見ると…

「クラスの不均衡とオーバーサンプリング:形式的な紹介」

最近、私はJuliaでクラスの不均衡を解決するためのパッケージ、Imbalance.jlを作成しています論文を読んだり実装を見たりするために、多くの努力を必要としましたが、それを作り上げるのには時間がかかりました...

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