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2v2ゲームのためのデータ駆動型Eloレーティングシステムの作成方法

「2v2のEloベースのスコアリングシステムを探索しましょうフーズボールやマルチプレイヤーゲームに最適です数学、データベースモデリング、およびその応用を発見してください」

BERTopicを使用したクラスごとのトピック

「私たちには何十万ものテキストがありますそれらをすべて読んで洞察を得るには数年かかるでしょう幸いなことに、このプロセスを自動化するのに役立つ多くのデータサイエンスのツールがありますそのようなツールの一つは…」

「Amazon TextractとAmazon OpenSearchを使用してスマートなドキュメント検索インデックスを実装する」

この投稿では、ドキュメント検索インデックスソリューションを迅速に構築および展開する旅に連れて行きますこのソリューションは、組織がドキュメントから洞察をより効果的に抽出するのを支援します例えば、人事部門では従業員契約の特定の条項を探しているか、財務アナリストでは支払いデータを抽出するために膨大な数の請求書を選別している場合でも、このソリューションは、あなたが必要な情報に前例のない速度と正確さでアクセスできるようにするためにカスタマイズされています

Amazon CloudWatchで、ポッドベースのGPUメトリクスを有効にします

この記事では、コンテナベースのGPUメトリクスの設定方法と、EKSポッドからこれらのメトリクスを収集する例について詳しく説明します

「LangchainなしでPDFチャットボットを構築する方法」

はじめに Chatgptのリリース以来、AI領域では進歩のペースが減速する気配はありません。毎日新しいツールや技術が開発されています。ビジネスやAI領域全般にとっては素晴らしいことですが、プログラマとして、すべてを学んで何かを構築する必要があるでしょうか？答えはノーです。この場合、より現実的なアプローチは、必要なものについて学ぶことです。ものを簡単にすると約束するツールや技術がたくさんありますが、すべての場合にそれらが必要というわけではありません。単純なユースケースに対して大規模なフレームワークを使用すると、コードが肥大化してしまいます。そこで、この記事では、LangchainなしでCLI PDFチャットボットを構築し、なぜ必ずしもAIフレームワークが必要ではないのかを理解していきます。学習目標 LangchainやLlama IndexのようなAIフレームワークが必要ない理由フレームワークが必要な場合ベクトルデータベースとインデックス作成について学ぶ PythonでゼロからCLI Q&Aチャットボットを構築するこの記事は、Data Science Blogathonの一環として公開されました。 Langchainなしで済むのか？最近の数ヶ月間、LangchainやLLama Indexなどのフレームワークは、開発者によるLLMアプリの便利な開発を可能にする非凡な能力により、注目を集めています。しかし、多くのユースケースでは、これらのフレームワークは過剰となる場合があります。それは、銃撃戦にバズーカを持ってくるようなものです。これらのフレームワークには、プロジェクトで必要のないものも含まれています。Pythonはすでに肥大化していることで有名です。その上で、ほとんど必要のない依存関係を追加すると、環境が混乱するだけです。そのようなユースケースの一つがドキュメントのクエリです。プロジェクトがAIエージェントやその他の複雑なものを含まない場合、Langchainを捨ててゼロからワークフローを作成することで、不要な肥大化を減らすことができます。また、LangchainやLlama Indexのようなフレームワークは急速に開発が進んでおり、コードのリファクタリングによってビルドが壊れる可能性があります。 Langchainはいつ必要ですか？複雑なソフトウェアを自動化するエージェントを構築したり、ゼロから構築するのに長時間のエンジニアリングが必要なプロジェクトなど、より高度なニーズがある場合は、事前に作成されたソリューションを使用することは合理的です。改めて発明する必要はありません、より良い車輪が必要な場合を除いては。その他にも、微調整を加えた既製のソリューションを使用することが絶対に合理的な場合は数多くあります。 QAチャットボットの構築 LLMの最も求められているユースケースの一つは、ドキュメントの質問応答です。そして、OpenAIがChatGPTのエンドポイントを公開した後、テキストデータソースを使用して対話型の会話ボットを構築することがより簡単になりました。この記事では、ゼロからLLM Q&A…

「KafkaとRisingwaveを使用したFormula 1のストリーミングデータパイプラインの構築」

Formula 1のデータ、Python、Kafka、RisingWaveを使用して、ストリーミングデータパイプラインを構築し、Grafanaでリアルタイムデータをすべて可視化します

Data Engineering

VoAGIニュース、8月30日：Generative AIで構築された7つのプロジェクト • NumpyとPandasを超えて：あまり知られていないPythonライブラリ

「ジェネラティブAIを用いた７つのプロジェクト • NumpyとPandasを超えて：知名度の低いPythonライブラリの可能性を引き出す • データサイエンスにおけるChatGPTのコードインタプリタの５つの活用方法 • GPT-4 ８つのモデルを１つに；秘密が明らかに」

NEWS

「AWS 上の生成型 AI を使用して、放射線学のレポートの所見から自動的に印象を生成します」

この投稿では、AWSサービスを使用して、公開されているLLMsを放射線学報告の要約のために微調整する戦略を示していますLLMsは、自然言語の理解と生成において卓越した能力を示しており、さまざまなドメインやタスクに適応できる基礎モデルとして機能します事前学習済みモデルを使用することには、重要な利点があります計算コストを削減し、炭素フットプリントを削減し、ゼロからモデルをトレーニングする必要がなく、最先端のモデルを使用できます

2023年の練習のためのトップ18のPower BIプロジェクトアイデア

Power BIは、生データを情報豊かな視覚化とレポートに変換する影響力のあるツールです。使いやすいインターフェースと強力な機能を備えたPower BIは、実践的なプロジェクトを通じてスキルを磨くための貴重なプラットフォームです。Power BIのプロジェクトに取り組むことで、初心者からエキスパートまで、能力を大幅に向上させることができます。この記事では、2023年に実践するための主要な18のPower BIプロジェクトのアイデアを、さまざまな熟練レベルに合わせて紹介します。なぜPower BIプロジェクトを解決するのか？ Power BIのプロジェクトに取り組むことには、いくつかの利点があります。理論的な知識を実世界のシナリオに適用することで、実践的なスキルを向上させることができます。これらのプロジェクトは、データの視覚化、分析、レポート作成といった、重要なデータ分析とビジネスインテリジェンスのスキルを身に付けるための実践的な経験を提供します。さらに、Power BIのプロジェクトに取り組むことで、潜在的な雇用主に自身の能力をアピールするポートフォリオを構築することができます。さらに、生データから洞察に富んだ視覚化やレポートを作成することで、問題解決能力が向上し、Power BIツールの効果的な使用に対する自信が高まります。以下は、トップ18のPower BIプロジェクトです：売上データの視覚化顧客セグメンテーション分析在庫管理ダッシュボード従業員のパフォーマンス指標ウェブサイトのトラフィック分析予測販売予測顧客生涯価値分析ソーシャルメディアの感情分析マーケットバスケット分析電子商取引の変換フレンネルエネルギー消費パターン…

「OceanBaseを使用して、ゼロからLangchainの代替を作成する」

「オーシャンベースとAIの統合からモデルのトレーニングやチャットボットの作成まで、興味深い旅を通じてこのトピックを探求します」

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