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「PyTorchモデルのパフォーマンス分析と最適化—パート6」

「これは、PyTorch ProfilerとTensorBoardを使用してPyTorchモデルを分析および最適化するトピックに関するシリーズ投稿の第6部ですこの投稿では、より複雑な問題の1つに取り組みます...」

「全体的な実験の影響を推定する」

データ駆動型の組織は、通常、同時に数百から数千の実験を実施しますが、これらのすべての実験の総合的な影響は何でしょうか？素朴なアプローチは、差分の合計を求めることです...

ポーと一緒に蹴りの効いた中間プロンプト

「このPoeチャットボットを試して、Midjourneyのプロンプトを洗練させ、（もしかしたら？）キックアスの画像生成結果を得てください！」

Artificial Intelligence

「チャットボットを使って自動運転車の会社が車をよりスマートにする」

イギリスに拠点を置く自動運転車企業Wayveは、チャットボット技術を利用して、自動車に彼らの運転の決定について質問しています

「アマゾン、無人レジ技術を衣料品店に適用」

大手小売り企業AmazonのJust Walk Out無人レジショッピング技術の衣料品向け新バージョンは、アパレルを無線周波数識別（RFID）によって追跡します

機械学習の革新により、コンピュータの電力使用量が削減されています

新しい機械学習フレームワークは、マルチコアのコンピュータプロセッサにおいてエネルギー消費を削減するために電力使用を管理することができます

「トップ20のデータエンジニアリングプロジェクトアイデア[ソースコード付き]」

データエンジニアリングは、分析、レポート、および機械学習に必要なデータを収集、変換、配信することによって、広範なデータエコシステムにおいて重要な役割を果たします。データエンジニアを目指す人々は、実際のプロジェクトを通じて実践的な経験を積み、自分の専門知識をアピールするための機会を求めることが多いです。この記事では、ソースコード付きのトップ20のデータエンジニアリングプロジェクトアイデアを紹介します。初心者、中級のエンジニア、または上級のプラクティショナーであっても、これらのプロジェクトはデータエンジニアリングスキルを磨く絶好の機会を提供します。初心者向けデータエンジニアリングプロジェクト 1. スマートIoTインフラストラクチャ目標このプロジェクトの主な目標は、IoT（モノのインターネット）デバイスからのデータを収集し、分析するための信頼性のあるデータパイプラインを構築することです。ウェブカム、温度センサー、モーションディテクターなど、さまざまなIoTデバイスは、多くのデータを生成します。このデータを効果的に消費、保存、処理、分析するためのシステムを設計することを目指します。これにより、IoTデータからの学習に基づいたリアルタイムのモニタリングや意思決定が可能になります。解決方法 Apache KafkaやMQTTのような技術を利用して、IoTデバイスからの効率的なデータ取り込みを行います。これらの技術は高スループットのデータストリームをサポートします。 Apache CassandraやMongoDBのようなスケーラブルなデータベースを使用して、受信したIoTデータを保存します。これらのNoSQLデータベースは、IoTデータのボリュームとバラエティを処理できます。 Apache Spark StreamingやApache Flinkを使用してリアルタイムデータ処理を実装します。これらのフレームワークを使用すると、データが到着すると同時にデータを分析して変換することができるため、リアルタイムモニタリングに適しています。 GrafanaやKibanaなどの可視化ツールを使用して、IoTデータに対する洞察を提供するダッシュボードを作成します。リアルタイムの可視化は、ステークホルダーが情報を基にした意思決定を行うのに役立ちます。ソースコードを確認するには、ここをクリックしてください 2. 航空データ分析目標連邦航空局（FAA）、航空会社、空港など、さまざまな情報源から航空データを収集、処理、分析するために、このプロジェクトではデータパイプラインを開発しようとします。航空データには、フライト、空港、天候、乗客の人口統計などが含まれます。このデータから意味のある洞察を抽出し、フライトスケジュールの改善、安全対策の強化、航空産業のさまざまな側面の最適化を図ります。解決方法 Apache NifiやAWS…

『アメリカでデータサイエンティストになる方法』

今日の時代において、データサイエンスの役割は組織の生存に不可欠となっています。Glassdoorによると、データサイエンティストのポジションは4年連続でアメリカで最も求められる求人の1つにランクインしています。アメリカでデータサイエンティストになる方法を知りたいですか？心配しないでください！私たちがサポートします。データサイエンスのキャリアトレンド、求人市場、学習パスなどについて読み進めてください！アメリカのデータサイエンスのキャリアトレンドアメリカでデータサイエンティストになる方法を説明する前に、これらの専門家の需要の上昇を強く証明するいくつかの事実を見てみましょう。アメリカで成長しているデータサイエンスのキャリア Glassdoorによると、データサイエンティストはアメリカで最も求められる求人の1つであり、4年連続でその地位を保っています。アメリカ労働統計局によれば、2026年までに熟練した知識を持つデータサイエンティストの需要が増加し、雇用が27.9%増加すると報告されています。課題この需要の急増は、資格のある専門家の不足という重要な課題を引き起こしました。このギャップを埋めるために、教育機関は努力を強めています。彼らは積極的に既存のデータサイエンスプログラムを改革したり、産業と連携したカリキュラムを持つ新しいプログラムを作成したりしています。データサイエンス愛好家のための注目すべき選択肢の1つは、Analytics Vidhyaのデータサイエンスブートキャンプです。このコースでは、データサイエンティストになるために必要なすべてがカバーされています！データサイエンスのキャリア展望データサイエンスのキャリアは、有望な求人機会だけでなく、業界の枠を超えた魅力的な給与を提供します。労働統計局は、2019年から2029年までの間に、さまざまなデータサイエンスのキャリアにおいて堅調な成長率が予想されています。これにはオペレーションリサーチアナリスト（25%の成長）、コンピュータシステムアナリスト（7%の成長）、情報およびコンピュータ研究者（15%の成長）、市場調査アナリスト（18%の成長）が含まれます。報酬に関しては、アメリカのデータサイエンスのキャリアは全国平均を上回る傾向があります。個々の経験に応じて、専門家は年間$100,560までの高給を得ることができます。ただし、正確な給与は教育の資格、場所、業界、経験年数、雇用主によって大きく異なることに留意することは重要です。それにもかかわらず、McKinsey Global Instituteによる調査によれば、2028年までにアメリカだけでデータサイエンスと深い分析のスキルを持つ専門家が約19万人も不足すると予測されています。この不足は、ビッグデータのトレンドの絶え間ない成長を反映しており、企業が広範なデータの貯蔵庫の潜在能力を引き出すために資格のあるスキルを持つデータサイエンティストを積極的に求めていることを示しています。データサイエンスの理解データサイエンティストになるための具体的な手順に入る前に、データサイエンスの分野とその現代の重要性を理解することが重要です。データサイエンスは、数学、統計学、プログラミング、ドメイン知識の専門知識を組み合わせてデータから意味のある洞察を抽出する学際的な分野です。これらの洞察は、情報を基にした意思決定、将来のトレンドの予測、複雑な問題の解決に利用することができます。データサイエンティストは、医療、金融、電子商取引、テクノロジーなどのさまざまな産業で重要な役割を果たしています。彼らはデータの収集、データのクリーニング、データの分析、機械学習モデルの開発などのタスクに責任を持ちます。データサイエンティストは、スキルを活用することでデータの中に隠れたパターンを見つけ出し、ビジネス戦略の改善や効率の向上につなげることができます。アメリカでデータサイエンティストになる方法次のセクションでは、アメリカでデータサイエンティストになるためのキャリアパスについて説明します。教育パスアメリカでデータサイエンティストになるための最初のステップの1つは、適切な教育パスを選択することです。データサイエンティストは通常、コンピュータサイエンス、統計学、数学、または関連する分野の強い学術的バックグラウンドを持っています。以下は考慮すべきいくつかの教育オプションです：学士号：多くのデータサイエンティストは関連する分野で学士号を取得してキャリアをスタートさせます。一般的な専攻はコンピュータサイエンス、数学、統計学、またはエンジニアリングです。学士号は良い出発点ですが、ほとんどのデータサイエンスのポジションでは追加の教育が必要とされます。修士号：データサイエンス、機械学習、または関連する分野の修士号が次のステップとなります。Master…

大規模言語モデル（LLM）の時代におけるイノベーションと安全性・プライバシーのバランス

「あなたの生成AIアプリケーションに安全性とプライバシー機構を実装するためのガイド」

Zipperを使用してサーバーレスアプリを高速に構築：TypeScriptで記述し、その他のすべてをオフロードする

「Ruby on Railsの良い思い出を振り返った後、私はZipperプラットフォームを発見し、どれだけ速く価値あるものを作れるかを試してみたいと思いました」

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