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50以上の機械学習面接（インタビュアーとして）から学んだこと

技術面接に臨むのが難しいと思ったなら、面接を実施してみてくださいここで言っているのは、あなたを見下すような嫌な印象を与える不器用な面接官たちではありませんが、

JAXの始め方

JAXは、Googleが開発したPythonライブラリであり、あらゆるタイプのデバイス（CPU、GPU、TPUなど）で高性能な数値計算を行うためのものですJAXの主な応用の一つは、機械学習です

Amazon SageMaker Ground Truthのはじめ方

イントロダクションジェネレーティブAIの時代において、データ生成はピークに達しています。正確な機械学習およびAIモデルの構築には、高品質なデータセットが必要です。データセットの品質保証は最も重要なタスクであり、不正確な分析や特定できない予測は、どのビジネスの全体的なレポに影響を与え、数十億または数兆の損失をもたらす可能性があります。出典：Forbes データラベリングは、AIモデルが理解できるようにするためのデータ品質保証の第一歩です。人間にデータラベルを付けることはできないため、日々生成される無制限のデータに人間がラベルを付けることはできません。そのため、ここでは正確にラベル付けされたデータセットを作成するための素晴らしいテクニックであるAmazon SageMaker Ground Truthについて学びます。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。 Amazon SageMaker Ground Truthとは何ですか？ Amazon SageMaker Ground Truthは、データラベリングタスクを実行して効率的で高精度なデータセットを作成するためのセルフサービスオファリングです。Ground Truthでは、サードパーティのベンダーやAmazon Mechanical Turk、または私たち自身のワークフォースを介して人間の注釈者を使用することもできます。また、エンドツーエンドのラベリングジョブを設定するための管理された体験も提供しています。出典：Edlitera.com SageMaker Ground Truthは、データ収集やラベリングの手間をかけずに数百万の自動ラベル付け合成データを生成することができます。Ground Truthは、画像、テキスト、ビデオなどさまざまなデータタイプのデータラベリング機能を提供します。これにより、テキスト分類、セグメンテーションセグメンテーション、オブジェクト検出、画像分類のタスクを機械学習モデルが容易に行えるようになります。…