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新鮮な視点で共通の機械学習タスクをどのように見るか

「壊れていないなら修理しない」という格言は、しばしば正しい理由があるため、変化のために頑強でうまく機能しているワークフローを変更することをお勧めすることはありません

勾配ブースティング：予測における銀の弾丸

「時系列予測は、金融、販売、天気予報など、さまざまなドメインで重要なタスクです古典的な時系列モデルやディープラーニングの技術は広く使われてきましたが、...」

ソフトウェアセキュリティ、サプライチェーンリスク管理のためのネストされた在庫

「ソフトウェア資材リストの重要性の増加」

🤗 Diffusersは、1周年を迎えることを喜んでいます！エキサイティングな1年であり、コミュニティとオープンソースの貢献者のおかげで、私たちは遠くまで来ることができました。昨年、DALL-E 2、Imagen、およびStable Diffusionなどのテキストから画像を生成するモデルが世界の注目を集め、生成AIの興味と開発が急速に広がりました。しかし、これらの強力なモデルへのアクセスは制限されていました。 Hugging Faceでは、協力し合い、オープンで倫理的なAIの未来を共に築くために、良い機械学習を民主化することをミッションとしています。このミッションに基づき、🤗 Diffusersライブラリを作成しました。これにより、誰もがテキストから画像を実験、研究、または単に遊ぶことができます。そのため、ライブラリをモジュール化されたツールボックスとして設計しました。モデルのコンポーネントをカスタマイズするか、そのまま使うことができます。 🤗 Diffusersが1周年を迎えるにあたり、コミュニティの助けを借りてライブラリに追加されたいくつかの注目すべき機能について概要をご紹介します。私たちは、アクセスしやすい使用方法を促進し、テキストから画像を生成するだけでなく、拡散モデルをさらに推進し、万能なインスピレーションを提供する熱心なコミュニティの一員であることを誇りに思っています。目次写真のリアルさを追求するビデオパイプラインテキストから3Dモデルへ画像編集パイプライン高速拡散モデル倫理と安全 LoRAのサポート Torch 2.0の最適化コミュニティのハイライト 🤗 Diffusersを使用して製品を作成する将来に向けて写真のリアルさを追求する…

「データエンジニアリング入門ガイド」

データエンジニアリングに参入したいのですか？今日からデータエンジニアリングと基本的な概念について学ぶことから始めましょう

Data Engineering

「データサイエンスを使って、トップのTwitterインフルエンサーを特定する」

はじめに Twitter上のインフルエンサーマーケティングの重要性は無視できません。特にビジネスにとっての利益に関しては言うまでもありません。この記事では、データサイエンスとPythonを使用して、トップのTwitterインフルエンサーを見つけるという魅力的なコンセプトを探求します。この技術を用いることで、ビジネスはTwitter上で賢明な選択をし、報酬を得ることができます。科学的な手法とPythonの能力を活用することで、ビジネスは、広範なブランド露出とエンゲージメントをもたらすことができるインフルエンサーを特定する力を得るのです。この記事では、インフルエンサーマーケティングに関するさまざまなトピックを取り上げています。それには、インフルエンサーの選択要因、Twitterデータの収集と整理、データサイエンス技術を用いたデータの分析、およびインフルエンサーの評価と順位付けにおける機械学習アルゴリズムの活用などが含まれます。学習目標この記事の目的は、読者が特定の学習目標を達成することです。この記事を読み終えることで、読者は以下のことができるようになります： Twitter上のインフルエンサーマーケティングの重要性とビジネスへの利益を理解する。データサイエンスとPythonを使用して適切なインフルエンサーを見つける方法についての知識を得る。 Twitter上でインフルエンサーを特定する際に考慮すべき要素や側面を学ぶ。 Pythonと関連するツールを使用してTwitterデータを収集し整理する技術を習得する。 Pandasなどのデータサイエンス技術やPythonライブラリを使用してTwitterデータを分析するスキルを開発する。インフルエンサーの特定と順位付けにおいて機械学習アルゴリズムの使用方法を探索する。関連するメトリクスと質的要素に基づいてインフルエンサーを評価する技術をマスターする。 Twitter上でインフルエンサーを特定する際の制約と課題を理解する。実際のインフルエンサーマーケティングの事例から洞察を得て、重要な教訓を学ぶ。 Pythonを使用して自身のビジネスに最適なインフルエンサーを特定するために獲得した知識とスキルを適用する。この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。プロジェクトの概要このプロジェクトの目的は、Twitter上のインフルエンサーマーケティングの複雑な領域をナビゲートするために、読者に必要なスキルと知識を提供することです。インフルエンサーの選択基準の確立、関連するTwitterデータの収集と準備、データサイエンス技術を用いたデータの分析、および機械学習アルゴリズムを用いたインフルエンサーの評価と順位付けなど、いくつかの要素を詳しく調べます。この記事で提供される体系的アプローチにより、読者は貴重な洞察と実践的な戦略を身につけて、マーケティング活動を効率化することができます。この記事を通じて、読者はインフルエンサーの特定プロセスとそのTwitter上でのブランドの可視性とエンゲージメントへの重要な役割について、深い理解を得ることができます。プロジェクトの最後には、読者は自身のビジネスに新たに獲得した知識を自信を持って適用し、Twitter上の影響力のある人物を活用してマーケティング戦略を最適化し、目標とするオーディエンスと効果的につながることができるのです。問題の提示 Twitter上でビジネスにとって関連性のある影響力のあるインフルエンサーを特定することは、複雑な問題です。ビジネスは、膨大な量のデータと絶えず変化するソーシャルメディアの環境の中で、適切なインフルエンサーを見つけることに苦労することがよくあります。また、真のエンゲージメントと信頼性を持つインフルエンサーを特定することもさらに困難です。ビジネスは、ターゲットオーディエンスとブランドの価値と一致するインフルエンサーを見つけるために、大量のTwitterデータを手動で選別する際に障害に直面します。インフルエンサーの真正性と影響力を判断することは、主観的で時間のかかる作業となることがあります。これらの課題は、チャンスの逃失と効果のないパートナーシップにつながり、リソースの浪費やマーケティング戦略の妥協を招くことがよくあります。…

「SQLにおけるSUBSTRING関数とは何ですか？[例を使って説明します]」

SQLで文字列の特定の部分を抽出する必要があったことはありますか？列の最初の数文字を取得したり、特定の位置や長さに基づいて部分文字列を分離したりすることができます。そのような場合には、SUBSTRING SQLが役立ちます。この包括的なチュートリアルでは、SUBSTRING SQLのすべての側面をカバーし、その構文、適用、パフォーマンスのアドバイス、実際の例を詳しく説明します。 SQLにおけるSUBSTRING関数とは何ですか？ SUBSTRING関数は、指定された条件に基づいて文字列の一部を抽出する強力なツールです。特定の数の文字を抽出したり、特定の位置から部分文字列を取得したり、パターンに基づいて部分文字列を抽出したりする必要がある場合に、テキストデータを効率的に操作および分析することができます。この記事では、SQLでのSUBSTRING関数のさまざまな応用と構文について探求します。 SQLのSubstringの構文 SQLのSUBSTRING関数の構文は、使用しているDBMSによって若干異なりますが、一般的な構文は次のとおりです：ほとんどのDBMSの場合 SUBSTRING(string_expression, start_position, length) 一部のDBMSの場合（例：Oracle） SUBSTR(string_expression, start_position, length) string_expression：部分文字列を抽出する元の文字列。 start_position：入力文字列内の部分文字列の開始位置。通常は整数値です。 length：（オプション）抽出する部分文字列の長さ。省略すると、部分文字列はstart_positionから入力文字列の末尾まで抽出されます。開始位置パラメータは通常、1から始まることに注意してください。つまり、入力文字列の最初の文字は位置1にあります。また読む：初心者、中級者、経験者向けのトップ10のSQLプロジェクト SUBSTRING SQLクエリと例 SUBSTRINGのSQLでの理解をさらに固めるために、さまざまなシナリオでのSUBSTRINGクエリの実践的な例を探ってみましょう。これらの例では、シンプルな抽出からより高度なクエリまで、さまざまな用途をカバーします。例1：名前の抽出…

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新鮮な視点で共通の機械学習タスクをどのように見るか

勾配ブースティング：予測における銀の弾丸

ソフトウェアセキュリティ、サプライチェーンリスク管理のためのネストされた在庫

ハッピーな1周年 🤗 ディフューザーズ！

「データエンジニアリング入門ガイド」

「データサイエンスを使って、トップのTwitterインフルエンサーを特定する」

「SQLにおけるSUBSTRING関数とは何ですか？[例を使って説明します]」

大規模な言語モデルの理解：（チャット）GPTとBERTの物理学

「盲目的なキャリブレーションによる無線センサーネットワークの信頼性向上」

テキストデータのチャンキング方法-比較分析

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