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革新的な製造プロセスへの3Dインサイト

研究者は、三次元（3D）トモグラフィを使用して、レーザーベースのパワーベッド融合プロセスを3Dプリントの微細レベルで記録しました

「限られたトレーニングデータでも、機械学習モデルは信頼性のある結果を生み出すことができる」

研究者は、機械学習モデルが限られた訓練データでも信頼性のある結果を生成できることを示しました

慈善家のジェームズ・ドゥーリー氏がユニプレイ・マーキングに投資

イギリスに拠点を置く起業家兼投資家のジェームズ・ドゥーリー氏が、Uniplayという新しいビジネスベンチャーに投資しましたUniplayは何を提供しているのか、詳細を以下でご覧くださいデジタルマーケティングとSEOサービスの豊富な経験を持つ彼は、このビジネスに大いなる可能性を見出していますフィランソロピストのジェームズ・ドゥーリー氏がUniplay マーキングに投資しましたもっと読む »

「ベクトル類似検索が消費者支出に与える影響」

組織や最終的には顧客にとって、人工知能技術の進歩がどのように結果に繋がるかをご覧ください

「GTXとRTX：データサイエンスアプリケーションにおいてどちらが良いですか？」

グラフィックス処理装置（GPU）は、データサイエンスの分野において欠かせないツールとなっています。これらは複雑な計算を加速し、データサイエンティストが機械学習モデルをより速くトレーニングすることを可能にします。データサイエンスのタスクに適した適切なGPUを選ぶ際には、NVIDIAのGTXシリーズとRTXシリーズが注目されます。この記事では、GTXとRTXの比較について掘り下げ、さまざまなデータサイエンスのアプリケーションに適したGPUについて調査します。 GTXとは？ GTXシリーズは、その優れたグラフィカルタスクのパフォーマンスで長くゲーム分野で知られてきました。ただし、これらのGPUはもともとデータサイエンスを意識して設計されたものではありませんでした。それでも、特定のデータサイエンスのアプリケーションには価値があります。計算パフォーマンス GTX GPUは、CUDAコアによる計算パフォーマンスが一般的に高いです。CUDA（Compute Unified Device Architecture）は、NVIDIAによって作成された並列コンピューティングプラットフォームおよびアプリケーションプログラミングインターフェースです。これにより、データサイエンスの計算を含むさまざまなタスクにおいてGPUの処理能力を利用することができます。 VRAMの制限 GTX GPUの制限の一つは、VRAM（ビデオランダムアクセスメモリ）の容量です。データサイエンスでは、大規模なデータセットや複雑なモデルを扱うことが多く、多くのVRAMが必要とされます。GTXカードは通常、RTXカードと比較してVRAMが少ないです。この制限は、メモリ集中型のタスクを扱う際に障害となる場合があります。価格パフォーマンス比予算に制約のあるデータサイエンティストにとって、GTX GPUは魅力的な価格パフォーマンス比を提供することがあります。ゲーマーを主なターゲットとしているため、競争力のある価格設定がなされており、特定のデータサイエンスのワークロードにおいて良い価値を提供する場合があります。互換性 GTX GPUは技術的にはやや古いため、データサイエンスで使用される最新のソフトウェアライブラリのドライバーサポートに制約があるかもしれません。ただし、多くの標準的なデータサイエンスのタスクにおいては、これは重大な問題ではない場合があります。また読む: CPU vs GPU: なぜGPUはディープラーニングに適しているのか？ RTXとは？…

「大規模なラスター人口データの探索」

オンラインで美しい人口地図がよく出回っているのを見かけますが、通常、チュートリアルに表示されている以外の地図セグメントを可視化する、または...というような技術的な部分で詰まってしまいます

会話型データ分析：ノイズを切り抜いて真実を見つける

人工知能の急速な進歩とAIパワーのある分析の普及に伴い、おそらくChatGPTや他の大規模言語モデル（LLM）がビジネスインテリジェンスと分析ツールに統合されていることを聞いたことがあるでしょうしかし、その喧騒と興奮の中には、誤った情報や騒音も多く存在しています...

注目すべき9つのオープンソースLLMsとエージェント

「過去の1年間、大規模言語モデルとLLMエージェントへの関心が急増しています大規模言語モデルがさまざまな分野に進出し続ける中、一般的なLLMには適していない複雑な問題に対処するため、より特定の領域に特化したモデルが登場するでしょうだから...」

「Pythonによる素数プログラム」

数十年に渡り、数学者たちは素数に魅了されてきました。素数とは、1と自身のみで割り切れる謎めいた整数のことです。理論的な重要性に加えて、素数は現代のテクノロジーや暗号化、アルゴリズムの最適化に欠かせません。この記事では、Pythonにおける素数プログラムの基本的なアイデア、素数の特定方法、効果的な素数チェックの手法、素数生成の向上、実用的な応用について探求します。素数の判定 1より大きい素数は、自身と1の2つの異なる約数しか持たないという特別な性質を持っています。素数であるかどうかを判定するには、その数がこれらの2つ以外の正の整数で割り切れないことを確認する必要があります。この重要な手順では、2より大きい偶数は素数とは見なされませんし、割り切れる性質から判定を簡素化することができます。関連記事：Pythonの実世界でのトップ10の使用例素数を判定する基本原則素数とは、1と自身の2つの異なる正の約数を持つ1より大きい正の整数の基本的な概念です。素数かどうかを判定するには、その数が1と自身以外の正の整数で均等に割り切れるかどうかを確認する必要があります。素数の割り切れる条件以下の表は、素数と合成数を識別するための主要な基準や方法をまとめたものです。基準説明例 2または3での割り切れるかどうか数が2または3で割り切れるかどうかをチェックし、割り切れる場合は素数ではありません。 6 (2と3で割り切れる) 5または0で終わる数 5または0で終わる数（5自体を除く）は素数ではありません。これらの数は5で割り切れます。 25は素数ではなく、5で割り切れます（25 ÷ 5 = 5）。…

「プロジェクトに適切なデータ可視化戦略を選ぶ方法」

新しいツールやパッケージが現れたり消えたりするものですが、データの視覚化の基本的な文法はトレンドに非常に強く、最終的には線、色、テキストを組み合わせる必要があります

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