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「Transformerモデルの実践的な導入 BERT」

ハンズオンチュートリアルでBERTを探索してください：トランスフォーマーを理解し、プレトレーニングとファインチューニングをマスターし、PythonとHugging Faceを使用して感情分析を実行します

「データサイエンス、機械学習、コンピュータビジョンプロジェクトを強化する 効果的なプロジェクト管理のための必須ツール」

「機械学習またはデータサイエンスのプロジェクトは非常に大規模であり、多くの種類のファイルや多様なアーキテクチャを含んでいますしかし驚くべきことに、プロジェクト管理のためのさまざまなツールに出会いましたが、…」

「起業家のためのトップAIツール2023年」

GrammarlyはAIを活用した文章作成支援ツールで、あなたの文章がエラーフリーかつ磨かれたものになるようサポートします。 Salesforceはクラウドベースのソフトウェア会社であり、あらゆる規模の企業にCRM（顧客関係管理）のソリューションを提供しています。 Google Analyticsは、ユーザーがサイトとどのように対話しているかに関する洞察に役立つ無料のサービスです。 TensorFlowは、データフローグラフ上での数値計算のための無料かつオープンソースのライブラリです。 Tableau Softwareは、データをグラフィカルに表示することでユーザーがデータを理解するのを支援するツールです。 Zapierは、サービスとプログラムをリンクし、重要な作業に戻ることができる自動化ツールです。 Marketmuseは、高性能なコンテンツを作成するのを支援するコピーライティングツールです。 Google Cloud Platformは、Googleが消費者向け製品に使用しているサーバー上でホストされている一連のクラウドコンピューティングサービスへのアクセスをユーザーに提供します。 Slackは、チームがコミュニケーションや協力を行うためのクラウドベースのメッセージングプラットフォームです。 Zenefitsは、給与、福利厚生、人事管理などを支援するクラウドベースのHRソフトウェア会社です。 Tamrは、機械学習を使用してデータの統一とクリーニングを行うデータマスタリング企業です。 Optimoveは、顧客の関与、維持、および生涯価値を向上させるのを支援する顧客主導のマーケティングプラットフォームです。 Asanaは、チームが作業を整理、追跡、管理するのを支援する生産性プラットフォームです。 CrowdStrikeは、最も高度な攻撃からエンドポイント、クラウドワークロード、アイデンティティ、データを保護するクラウドネイティブのサイバーセキュリティ企業です。 Wordtuneは、より簡潔かつ明確で読者にとって興味深い代替表現の提案を行うライティングツールです。 DigitalGeniusは、カスタマーサービスを自動化し、従業員の生産性を向上させるための会話型AIプラットフォームを提供する企業です。 Intraspexionは、人工知能を使用して企業の法務部門が訴訟を回避するのを支援するソフトウェア企業です。 Howler AIは、ニッチなジャーナリストに正確にリーチするのを支援する自動化PRプラットフォームです。 Pictoryは、テキスト、ブログ投稿、その他の長文コンテンツから魅力的なビデオを作成するのを支援するAIパワードのビデオ作成プラットフォームです。…

「ベクトルデータベースの力を活用する：個別の情報で言語モデルに影響を与える」

この記事では、ベクトルデータベースと大規模言語モデルという2つの新しい技術がどのように連携して動作するかについて学びますこの組み合わせは現在、大きな変革を引き起こしています...

チャットGPTからPiへ、そしてなぜそうするのかをお伝えします！

2月にUX/UIデザインの旅が始まって以来、ChatGPT 🤖 を使い始めて以来、私はChatGPTを私のBFFと呼んでいます感情的になるわけではありませんが、それは私の研究のマインドセットの大きな一部でした...

「GPT4Readability — リードミーをもう一度書く必要はありません」

複雑なPythonのコードベースをナビゲートすることは、特にプロジェクトに十分なドキュメンテーションがない場合には困難なタスクですこれはプログラマの生活において頻繁に起こることです幸いにも...

「マーケティングからデータサイエンスへのキャリアチェンジ方法」

イントロダクション データの指数関数的な成長とデータに基づく意思決定の必要性により、マーケティングとデータサイエンスの交差点はますます重要になっています。多くの専門家がデータサイエンスへのキャリア転換を考えています。この記事では、マーケティングからデータサイエンスへの成功した転換をガイドします。 スキルギャップの評価 マーケティングからデータサイエンスへのキャリア転換を考える際には、これら2つの分野のスキルギャップを評価することが重要です。自分のスキルが一致する領域と追加の知識が必要な領域を理解することは、データサイエンティストへの成功への道筋を描くのに役立ちます。 データサイエンティストの役割に必要な主要なスキルと知識 データサイエンティストには、データ分析、プログラミング、統計、機械学習の専門知識など、多様なスキルセットが必要です。以下に、必要なすべてのスキルのリストを示します： 技術的なスキル PythonやRなどのプログラミング言語またはデータ言語 線形回帰やロジスティック回帰、ランダムフォレスト、決定木、SVM、KNNなどの機械学習アルゴリズム SAP HANA、MySQL、Microsoft SQL Server、Oracle Databaseなどのリレーショナルデータベース 自然言語処理（NLP）、光学文字認識（OCR）、ニューラルネットワーク、コンピュータビジョン、ディープラーニングなどの特殊スキル RShiny、ggplot、Plotly、Matplotlitなどのデータ可視化能力 Hadoop、MapReduce、Sparkなどの分散コンピューティング 分析スキル IBM Watson、OAuth、Microsoft AzureなどのAPIツール 実験とA/Bテスト 回帰、分類、時系列分析などの予測モデリングと統計概念 ドメイン知識…

「Great Expectationsを始めよう Pythonにおけるデータ検証ガイド」

「企業とのデータサイエンスプロジェクトに取り組む場合、通常は大学や研究と異なり、固有のテストセットは持たず、クライアントから新たに更新されたサンプルを受け取り続けますそれまでに...」

「LLMsの実践的な導入」

「これは、実践で Large Language Models (LLMs) を使用するシリーズの最初の記事ですここでは、LLMs の紹介とそれらとの作業の3つのレベルを紹介します将来の記事では...」

「履歴書をよりスマートにする：仕事探しのためのAIパワードツール」

『就職活動を力強くサポートし、キャリアの成功を促進する：AI搭載の履歴書カリキュラム（CV）ビルダーツール、求職者向け | 就職活動とキャリアの成功を高める』

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