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データ分析の仕事のトレンド:パート2
「データ分析の求人市場で需要のあるこれらのスキルセットをチェックしてください」
「NASAのPower APIを使用して気候GPTを作成する」
この記事では、OpenAIの新しいGPT機能について探求しますこの機能は、外部のAPIを自動的に呼び出してデータを取得し、コードを生成して回答するAIエージェントを素早く作成するためのコードなしの方法を提供します
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「AIの世界に向けたPythonの再設計」
「MojoはPythonと同じ構文を持っていますが、最大で35,000倍速く実行されます」
デジタル図書館とインターネットアーカイブの保存
「デジタル時代における「真実とそれへのアクセス権」に関する闘い」
『チェッカーフラッグの先に:F1統計の探求』
「F1のような極めて競争力のあるスポーツでは、わずかなパフォーマンスの向上でも勝利につながることがありますファンやデータサイエンスの視点からF1を分析することで、有用な洞察を得ることができるかもしれませんこれがインスピレーションを与えました…」
Amazon SageMakerを使用してモデルの精度を向上させるために、ファンデーションモデルを使用します
「住宅の価値を決定することは機械学習(ML)の典型的な例ですこの投稿では、ビジュアル質問応答(VQA)のために特に設計されたオープンソースモデルの使用について説明しますVQAでは、自然言語を使用して写真に質問ができ、質問に対する回答も平易な言葉で受け取ることができますこの投稿での目標は、この技術を使用して何が可能かを皆さんに示し、インスピレーションを与えることです」
ドリームクラフト3D:ブートストラップされた拡散先行での階層的3D生成
「生成AIモデルは、AI業界内でしばらくの間、注目のトピックとなっています2D生成モデルの最近の成功は、私たちが今日の視覚コンテンツを作成するために使用する方法を築き上げましたAIコミュニティは2D生成モデルで驚異的な成功を収めましたが、3Dコンテンツの生成はまだ…」
機械学習を用いたサッカータッチダウンの予測
日本語訳:「フットボール全米のファンを結びつける、アメリカの伝統的なスポーツです1試合平均1670万人の視聴者数と、スーパーボウルLVIIの1億1300万人の視聴者数を誇り、明らかに多くの人々に愛されています私は…」
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