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「Ntropyの共同創設者兼CEO、ナレ・ヴァルダニアンについて – インタビューシリーズ」

「Ntropyの共同創設者兼CEOであるナレ・ヴァルダニアンは、超人的な精度で100ミリ秒以下で金融取引を解析することを可能にするプラットフォームを開発者に提供していますこれにより、新世代の自律型ファイナンスへの道が開かれ、これまでになかった製品やサービスが実現されますこのプラットフォームは、生の取引ストリームをコンテキスト化された構造化情報に変換するために、データを組み合わせています」

効率的なプロンプトエンジニアになるための簡単なガイド

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金融におけるデジタルトランスフォーメーション：機械学習が金融サービスを再定義し、技術的負債を克服する方法

金融サービスにおけるデジタルトランスフォーメーションについて話す際には、重要な問題として二つのことが心に浮かびますそれは、伝統的な金融機能の重要性と「テクノロジーデット」のコストですこの中で...

「Python制御フローチートシート」

最新のVoAGIチートシートは、Pythonのフロー制御に焦点を当てており、プログラム内の文の実行順序の管理方法について説明していますクイックスタートをご覧ください

Python

イントロダクション自然言語処理（NLP）の変革的な世界へようこそ。ここでは、人間の言語の優雅さが機械の知能の正確さと出会います。NLPの見えない力は、私たちが頼りにしているデジタルのインタラクションの多くを支えています。このナチュラルランゲージプロセッシングガイドは、あなたの質問に応答するチャットボット、意味に基づいて結果を調整する検索エンジン、声のアシスタントがリマインダーを設定するなど、さまざまなアプリケーションで使用されます。この包括的なガイドでは、ビジネスを革新しユーザーエクスペリエンスを向上させる、最先端のNLPの応用について掘り下げていきます。文脈埋め込みの理解: 単語は単なる分離された単位ではありません。文脈によってその意味が変わります。Word2Vecのような静的な埋め込みから文脈を必要とする対話型な埋め込みまで、埋め込みの進化について見ていきます。トランスフォーマーとテキスト要約の技術: 要約は単なるテキストの切り詰めを超える難しい仕事です。トランスフォーマーアーキテクチャとT5などのモデルについて学び、成功する要約の基準がどのように変わっているかを理解しましょう。深層学習の時代には、層や複雑さのために感情を分析することは困難です。特にトランスフォーマーアーキテクチャに基づく深層学習モデルは、これらの複雑な層を解釈することに長けており、より詳細な感情分析を提供します。有用な洞察を得るために、Kaggleのデータセット ‘Airline_Reviews’ を使用します。このデータセットには実世界のテキストデータが含まれています。学習目標ルールベースのシステムから深層学習アーキテクチャへの移行を認識し、特に転換の重要な瞬間に重点を置きます。 Word2Vecなどの静的単語表現から動的な文脈埋め込みへのシフトについて学び、言語理解における文脈の重要性を強調します。トランスフォーマーアーキテクチャの内部構造と、T5などのモデルがテキスト要約を革新している方法について詳しく学びます。特にトランスフォーマーベースのモデルなどの深層学習を活用して、テキストの感情に具体的な洞察を提供できるかを発見します。この記事はデータサイエンスブログマラソンの一部として公開されました。 NLPの深い探求自然言語処理（NLP）は、機械に人間の言語を理解し、解釈し、応答することを教える人工知能の分野です。この技術は、人間とコンピュータをつなげ、より自然なインタラクションを可能にします。スペルチェックやキーワード検索などの簡単なタスクから、機械翻訳、感情分析、チャットボットの機能などのより複雑な操作まで、さまざまなアプリケーションでNLPを使用できます。これにより、音声アクティベーションされた仮想アシスタント、リアルタイム翻訳サービス、さらにはコンテンツ推奨アルゴリズムなどが機能することが可能になります。自然言語処理（NLP）は、言語学、コンピュータサイエンス、機械学習の知識を結集し、テキストデータを理解できるアルゴリズムを作成することで、現代のAIアプリケーションの基盤となっています。 NLPの技術の進化 NLPはこれまでに大きく進化し、ルールベースのシステムから統計モデル、そして最近では深層学習へと進化してきました。言語の特異性を捉えるための旅は、従来の袋状モデルからWord2Vec、そして文脈埋め込みへの変化によって見ることができます。計算能力とデータの利用可能性が向上するにつれて、NLPは言語の微妙なニュアンスを理解するために洗練されたニューラルネットワークを使用するようになりました。現代の転移学習の進歩により、モデルは特定のタスクを改善し、実世界のアプリケーションでの効率と正確性を確保することができます。トランスフォーマーの台頭トランスフォーマーは、多くの最先端NLPモデルの基盤となる一種のニューラルネットワークアーキテクチャです。トランスフォーマーは、再帰的または畳み込み層に重点を置いた従来のモデルと比較して、入力と出力の間のグローバルな依存関係を引き出すための “アテンション”…

データ分析におけるサンプリング技術

「データサイエンスプロジェクトで使用される解析手法やアルゴリズムには、大きな重点が置かれており、データから意味のある洞察を抽出し、有益な情報を発見することが求められますしかし、同じくらい重要なのは...」

自己対戦を通じて単純なゲームをマスターするエージェントのトレーニング

「完全情報ゲームで優れるために必要なすべてがゲームのルールにすべて見えるというのはすごいことですね残念ながら、私のような凡人には、ゲームのルールを読むことさえ…」

『BERTをゼロからトレーニングする究極のガイド：トークナイザー』

「BERTのトークナイザーをゼロから訓練する究極のガイド」

「ExcelでのPython 高度なデータ分析への扉を開く」

イントロダクションマイクロソフトは、Pythonプログラミング言語をExcelに統合することを発表し、その分野での重要な進歩を遂げました。基礎的なデータ管理、分析、可視化ツールであるMicrosoft Excelは、Pythonの機能を組み込むことで、分析能力を大幅に向上させました。この統合は、データ分析、機械学習、予測分析、データクリーニングの重要なマイルストーンであり、馴染みのあるExcel環境からシームレスにアクセスできます。このイノベーションは、Pythonプログラミング言語の高度な機能と認識性の高いExcelインターフェースを組み合わせ、2つの間のギャップを効果的に埋めるものです。マイクロソフトは、公開プレビューとしてExcel内のPythonの正式なローンチを行いました。この機能により、Pythonスクリプトの強力な機能とExcelの柔軟で馴染みのある数式を1つのワークブック内でシームレスに統合することができます。 Excelのユーザーは、Pythonのデータを使用して数式やチャートを作成することができます。また、MatplotlibやSeabornなどのチャートライブラリを統合して、ヒートマップ、バイオリンプロット、スワームプロットなどの可視化を設計することもできます。このイノベーションへの独占的な早期アクセスは、Excel for Windowsのベータチャネルリリースを通じてMicrosoft 365 Insidersに提供されます。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。 = PY ()で簡略化 PythonをExcelで利用するには、セルを選択し、リボンの「数式」タブにアクセスし、「Pythonの挿入」をクリックします。これにより、Excelは指定したセル内でPythonの数式を作成する意図を認識します。または、=PYという関数を使用します。コードのような編集動作を行うために、数式バーを使用することもできます。コードの編集には数式バーを使用し、プログラミングのように行を追加するためにEnterキーを押します。複数のコード行を一度に表示するためには、数式バーの下向き矢印アイコンをクリックして数式バーを拡大します。 Excel内では、Pythonライブラリの強力な機能を利用して、可視化の作成、機械学習モデルの作成、高度な分析を行うことができます。PythonコードをExcelセルに直接入力できるようにするために、新しいPY関数が導入されました。PythonをExcelで使用するためには、追加のツールをインストールする必要はありません。Excelリボンの「数式」セクションで「Pythonの挿入」ボタンをクリックした後、Pythonコードの記述を開始することができます。組み込みのXL() Python関数組み込みのxl() Python関数は、ワークブックからデータを送信することができ、=PY()の結果としてPythonコードの出力を返すことができます。デフォルトでは、Pythonセルは出力形式をExcelの値に設定し、セルのコードによって生成されたPythonオブジェクトの値をExcelの出力に似た形式に変換します。 Excelは、組み込みのコネクタを提供し、外部データのインポートを容易にするためにPower QueryというMicrosoftのデータ操作ツールを利用しています。外部ソースからデータをインポートする場合は、Excelの「取得と変換」機能を利用してください。この機能は、インポートプロセスを容易にするためにPower Queryを使用します。PythonをExcelで使用して作業する場合、データはワークシートから取得するか、Power Queryを介して取得する必要があります。…

「データ冗長性とは何ですか？利点、欠点、およびヒント」

紹介データ中心の時代において、効果的なデータ管理と保護はこれまで以上に重要となっています。データ管理の中で、よく取り上げられる概念の一つが「データの冗長性」です。この記事では、データの冗長性の複雑さについて掘り下げ、その利点や欠点について明らかにし、成功した統合のための貴重な洞察を提供します。データの冗長性とは何ですか？データの冗長性は、データのセキュリティと強靱性を高めるため、システム内またはシステム間でデータを意図的に複製することを意味します。データの冗長性には次の2つの主要な形式が存在します：完全な冗長性：このアプローチでは、データの同一のコピーを複数の場所に保持します。1つのコピーがハードウェアの故障やその他の問題によってアクセスできなくなった場合、すぐに別のコピーがその場所に入ることができます。部分的な冗長性：部分的な冗長性は、データのセキュリティとリソースの効率性のバランスを取ります。重要なデータを複製する一方で、いくつかの変化や差異を許容します。データの冗長性は、データが複数の形式や場所に保存されることで、誤って発生することもあります。これは、一貫性の欠如や混乱を引き起こす可能性があります。データの冗長性はどのように機能しますか？データの冗長性は、システム内または複数のシステム間でデータを意図的に複製するデータ管理戦略です。この実践により、データの可用性、整合性、耐障害性が確保されます。データの重複コピーは異なる場所に保存され、同期メカニズムが使用されてこれらのコピーを一貫性を保ち、最新の状態に保ちます。データの冗長性はいくつかの重要な機能を果たします: 1つのソースが利用できなくなった場合でもデータの可用性を向上させ、ダウンタイムを削減し、中断のない運用を保証します。システムの障害耐性を強化し、ハードウェアの故障やシステムのクラッシュに対する安全なバックアップを提供します。データの整合性を保護し、事故やサイバー脅威によるデータの損失や破損から守ります。データの冗長性は、災害復旧に基本的です。災害後の迅速なデータの復元を可能にします。負荷分散、並列処理、スケーラビリティをサポートすることができ、システムのパフォーマンスを向上させます。データの冗長性の利点データの冗長性の利点を探りましょう: データの可用性の向上データの冗長性により、1つのソースが利用できなくなってもデータにアクセスできるようになります。これは特に、ダウンタイムが許容されないミッションクリティカルなシステムにおいて重要です。影響：データの可用性の向上により、中断のない運用、ダウンタイムの削減、ユーザーエクスペリエンスの向上が実現します。これは、金融、医療、電子商取引などの分野で重要です。システムの耐障害性の強化冗長性はシステムの障害に対する安全装置として機能します。1つのデータソースが破損したり、侵害されたり、ハードウェアの故障やその他の問題によってアクセスできなくなった場合、冗長なソースがシームレスに代わりになります。影響：障害耐性はシステムの信頼性を高め、重要なアプリケーションやサービスが中断することなく機能することを保証します。これは、システムの障害が重大な影響を及ぼす可能性がある産業において特に重要です。データの整合性の保護…

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