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エンジニアにとって役立つ6つのリソース

「このリソースのコレクションは、さまざまな経験レベルを持つ多くのAIのプロフェッショナルに役立つでしょうブックマークに保存して、自由な時間に学習してください」

ドメイン特化の大規模言語モデルの6つの例

「GoogleのBardやOpenAIのChatGPTなどの大規模言語モデルを使った経験があるほとんどの人々は、一般的で業界特化していないLLM（Large Language Model）と一緒に作業してきましたしかし、時間が経つにつれて、多くの業界がこれらのモデルの力を認識してきましたそれによって、彼らは理解するようになりました...」

「高等教育の前にデータサイエンスのブートキャンプを検討する5つの理由」

「データサイエンスの仕事を得るためには、その分野の学位が必要だと聞いたことがあるかもしれませんしかし、時間とお金を長期のプログラムに費やす前に、ミニブートキャンプはより短時間で自分に合った学習方法を見つけるのに役立ちます...」

メタGPTとは何ですか？LLMエージェントが複雑なタスクを解決するために協力することです

GPTと最近の大規模な言語モデルのおかげで、新しいタイプのAIベースのシステム、エージェントの普及が見られましたエージェントとは、ChatGPTのようなAIモデルで、アクセスして対話を行うことができるものです

クラスタリング手法の可視化

編集者の注：Evie FowlerはODSC Westのスピーカーです彼女の講演「顧客セグメンテーションにおける解釈性のギャップを埋める方法」をぜひご覧ください！この秋のOpen Data Science Conferenceで、私はクラスタリングモデルの解釈にシステマティックなアプローチを取る方法について話します以下のリンクから...

West 2023

「次のラウンドに進むために必要なトップ3のSQLスキル」

「もし、あなたがデータサイエンティスト、データアナリスト、データエンジニアなどの職種を目指しており、現在面接を受けているのであれば、おそらくライブを要する1つ以上の技術面接に出くわすでしょう...」

「Pythonで出版品質のヒートマップを作成する方法」

ヒートマップは、数量データを伝えるための情報提供図として使用することができますヒートマップは、簡単に読みやすい形式でデータを伝えるために使用され、簡潔なデータの要約を提供しますPythonには、これらのデータを伝えるためのツールがいくつかあります

「大規模言語モデルの評価について知っておくべきすべてのこと」

オープンソースの言語モデルがますます利用可能になるにつれて、選択肢の中で迷ってしまうことは簡単ですそれらのパフォーマンスをどのように判断し、比較するのでしょうか？そして、どのモデルが優れていると自信を持って言えるのでしょうか？

「埋め込みを使った10の素敵なこと！【パート1】」

「クラシックな機械学習（ML）から一歩踏み出して、埋め込みはほとんどのディープラーニング（DL）のユースケースの中核ですこの概念を理解することで、柔軟なタスクを実行することができます」

「データサイエンスの熱狂者にとっての必聴ポッドキャスト10選」

はじめにデータがイノベーションの源泉となる時代において、最新情報を把握することは非常に重要です。幸いなことに、データサイエンスのポッドキャストが専門家たちの集合知を活用した魅力的な方法として登場しました。初心者から先駆者まで、これらのポッドキャストは声の力を通じて洞察、逸話、トレンドを提供しています。データの多面的な世界を照らし出す特定の観客に向けたトップ10のデータサイエンスポッドキャストの厳選リストをご覧ください。 1. Data Skeptic データサイエンスのポッドキャストの賑やかな領域の中で、「Data Skeptic」は初心者や中級者の学習者にとっての頼りとなる存在です。この対話形式で教育的なポッドキャストは、複雑なデータサイエンスの概念をわかりやすい形で解説することを目指しています。形式: 対話形式、教育的「Data Skeptic」は友好的で対話的なトーンを採用し、参加と理解を促進します。ホストたちは複雑なトピックを巧みに扱い、それらを理解しやすいように小さなパートに分割しますが、深さは損ないません。この形式により、テクニカルな専門用語に混乱することはありません。したがって、データサイエンスの領域に初めて入る人にとって最適な選択肢となっています。対象読者: 初心者および中級レベルの学習者初心者や中級レベルの学習者向けに、「Data Skeptic」は堅固な基礎を提供しながら高度な概念にも深く入り込んでいます。この二重のアプローチにより、初心者や一部のバックグラウンドを持つ人々も各エピソードで価値を見つけることができます。内容: 複雑な概念の簡略化「Data Skeptic」の核心には、複雑なデータサイエンスのトピックを簡略化するという使命があります。このポッドキャストでは、機械学習アルゴリズムから人工知能の応用、データ倫理の微妙なニュアンスまで、幅広いスペクトルのトピックを取り上げています。コンテンツは注意深く選ばれ、リスナーに圧倒されることなく洞察を提供し、徐々に学習カーブを形成します。このデータサイエンスのポッドキャストはSpotify、Apple Music、およびYouTubeで聴くことができます。 2. Not…

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