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最高のAWSコース（2024年）

クラウドコンピューティングのスキルを向上させるための最高のAWSコースを見つけましょうアーキテクチャ、DevOps、およびキャリア構築のコースで基礎を学び、認定試験の準備をし、実践的な経験を積みましょう

Courses

「現実の応用における一般線形モデルの自己相関問題の解決方法」

線形回帰分析における最大の問題の1つは自己相関のある残差ですこの文脈で、この記事では線形回帰分析を再考し、Cochrane-Orcutt手続きを解決策として詳しく取り上げます

AIとMLによる株式取引の革命：機会と課題

「AI/MLは、予測分析、効率性、市場適応性と倫理の課題を通じて株式取引を変革し、Pythonの例を示す」となります

『ジェネラティブAIの電力消費の定量化』

更新日：2023年12月11日—アナウンスメントにおいてAMDが予想する売上高の倍増を反映するため、アナウンスメントの付録に改訂された分析Generative AIにはグラフィックス処理ユニット（GPU）が必要であり、それらはたくさん必要とされます計算が…

2023年に再訪するトップの生成AI GitHubリポジトリ

はじめに 2023年も終わりに近づき、人工知能の領域は忍び足で進化を続けています。最新の進歩について追いかけることは、動く標的を追うようなものです。幸いにも、GitHubの活気あるエコシステムの中には、貴重な情報源が数多く存在しています。ここでは、2024年を含む将来のAI学習のためのスプリングボードとなる、トップのAI GitHubリポジトリを紹介します。この厳選されたリストは完全ではありませんが、関連性、インパクト、および好奇心を刺激する潜在能力により、それぞれのリポジトリが評価されています。 Hugging Face / Transformers 117k スター | 23.3k フォークこのリポジトリは、自然言語処理（NLP）に興味のある人々にとって宝庫です。BERT、RoBERTa、T5などのさまざまな事前学習済みのTransformerベースのモデル、詳細なドキュメント、チュートリアル、そして活気あるコミュニティがホスティングされています。主な特徴幅広い事前学習済みモデル、包括的なドキュメント、活発なコミュニティサポート、多様なアプリケーションの可能性、他のライブラリとの簡単な統合。このGenerative AI GitHubリポジトリを探索するには、ここをクリックしてください。 Significant Gravitas / AutoGPT 155k スター…

「なぜマイクロソフトのOrca-2 AIモデルは持続可能なAIにおいて重要な進展を示すのか？」

「マイクロソフトのOrca-2が持続可能なAIへの画期的な進歩を遂げていることを発見してください大規模な言語モデル（LLM）のエネルギー消費が激しい性質から解放されたOrca-2は、サイズよりも知的なデザインを重視することで既成概念に挑戦しますこの転換が、高度なAIを包括的で、環境負荷の少ない、影響力のあるものにする新たな可能性を示していることを学んでくださいOrca-2の意義を探り、技術の進歩と環境責任への取り組みを調和させる持続可能なAIの未来の形成における役割を探ってください」

「研究データ管理の変革：AIの役割によるデベロッパーのエンパワーメント」

「人工知能（AI）は、開発者にとって便利な友達のような存在ですAIは大量のデータの中から情報を見つけることを簡単にします」

大規模な言語モデルについて企業が知っておくべきこと

大規模な言語モデルは、ビジネスコミュニケーション、コンテンツ作成、データ分析を変革しますビジネスにおける主な機能と利点を探るために読んでみてください

確定論的 vs 確率的 – 機械学習の基礎

確定論的モデルと確率モデルは、機械学習やリスク評価を含む様々な分野での手法です。これらのモデルの違いを理解することは、情報を基にした意思決定や予測を行うために重要です。この記事では、確定論的モデルと確率モデルの利点と欠点、それらの応用、および機械学習やリスク評価への影響について探っていきます。確定論的モデルと確率モデルの理解確定論的モデルは正確な入力に基づき、同じ入力に対して同じ出力を生成します。これらのモデルは、現在の状態に基づいて将来を確実に予測できると仮定しています。一方、確率モデルはモデリングプロセスにランダム性と不確実性を取り込みます。さまざまな結果を提供する異なる結果の確率を考慮します。確定論的モデルの利点と欠点利点：確定論的モデルは入力と出力の間に透明な因果関係を確立し、より簡単な解釈を可能にします。確定論的モデルは計算効率が高く、確率モデルよりも少ない処理能力を必要とします。これらのモデルは正確な予測に対して少ないデータを必要とするため、データの入手が制限されている状況に適しています。欠点：確定論的モデルは全ての変数を把握し正確に測定できるという条件に基づいていますが、これは現実の複雑さと一致しない場合があります。確定論的モデルは、多くの現実世界の状況に固有の不確実性やランダム性を考慮していないため、予測の精度に問題が生じる可能性があります。確率モデルの利点と欠点利点：確率モデルは不確実性やランダム性を考慮するため、不確実な将来が予想されるシナリオに適しています。異なるシナリオの可能性を評価し、情報を持った選択をするために、さまざまな結果を提供します。欠点：確率モデルは確定論的モデルよりも多くのデータと計算資源を要求するため、リソースが制限された状況での制約となる可能性があります。確率モデルの出力は確率的な性質を持つため、解釈がより複雑で、確率と統計の概念を微妙に理解する必要があります。確定論的モデルと確率モデルの違い定義と概念確定論的モデルは固定された入力に基づき、毎回同じ出力を生成します。これらのモデルは、現在の状態に基づいて将来を正確に決定できると仮定しています。一方、確率モデルはランダム性と不確実性を取り込んでいます。確率的な入力を組み込み、さまざまな結果の範囲を提供し、異なる結果の可能性を評価できます。ユースケースと応用人々は、確定論的モデルを明確で予測可能な入力と出力のシナリオで一般的に使用します。例えば、エンジニアや物理学者は、既知のパラメータを持つシステムの振る舞いを分析するために、確定論的モデルを使用します。…

トランザクション分析：情報を解放し、貸し出しの判断をするための洞察を得る

「よりダイナミックで包括的で効率的な金融の景観を追求するために、トランザクション分析の変革力を探求してください」

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