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機械学習：中央化とスケーリングの目的を理解する

この記事では、センタリングとスケーリングの概念について紹介します実世界の使用例を通じて、データのセンタリングとスケーリングの利点を説明します技術的には、MinMaxScalerを比較します...

ChatGPTを始めるための初心者向け7つのプロジェクト

そして、現代の世界においてAIの力を解き放つために

Artificial Intelligence

銀行の苦情に関する架空のデータ

この記事は、架空の顧客クレームを模倣した新しい架空のデータセットを紹介しています一般的な消費者銀行で顧客サービスマネージャーとして働いていると想像してください

イントロダクション人工知能とコンピュータビジョンの領域において、CycleGANは画像の認識と操作方法を再定義した素晴らしいイノベーションです。この先端技術は、馬をシマウマに変換したり、夏の風景を雪景色に変換したりするなど、ドメイン間のシームレスな変換を可能にしました。本記事では、CycleGANの魔法と、さまざまなドメインでの応用について探求します。学習目標 CycleGANのコンセプトと革新的な双方向画像変換手法。 CycleGANのジェネレータネットワーク（G_ABとG_BA）のアーキテクチャ、ディスクリミネータネットワーク（D_AとD_B）の設計、およびトレーニングにおける役割。 CycleGANの現実世界での応用例には、スタイル変換、ドメイン適応、季節の変遷、都市計画などがあります。 CycleGANの実装時に直面する課題には、変換品質とドメインのシフトがあります。 CycleGANの機能を向上させるための可能な将来の方向。この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。 CycleGANとは何ですか？ CycleGAN（サイクルコンシステントジェネレーティブアドバーサリーネットワーク）は、教師なしの画像変換を容易にする新しいディープラーニングアーキテクチャです。従来のGANは、ジェネレータとディスクリミネータを最小最大ゲームで対決させますが、CycleGANは巧妙な仕掛けを導入しています。一方向の変換を目指すのではなく、CycleGANは対になったトレーニングデータに依存せずに、2つのドメイン間で双方向マッピングを達成することに焦点を当てています。つまり、CycleGANはドメインAからドメインBへの画像変換だけでなく、重要なのはドメインBからドメインAへの逆変換も行い、画像がサイクルを通じて一貫性を保つことを確認します。 CycleGANのアーキテクチャ CycleGANのアーキテクチャは、ドメインAからドメインBへの画像変換とその逆を担当する2つのジェネレータ、G_AとG_B、そしてそれぞれのドメインの実際の画像と変換された画像の本物かどうかを評価する2つのディスクリミネータ、D_AとD_B、という特徴があります。敵対的なトレーニングにより、ジェネレータはターゲットドメインの実際の画像と区別がつかないような画像を生成するように強制されます。また、サイクル一貫性の損失は、双方向変換後に元の画像を再構築できるようにします。 CycleGANを使用した画像から画像への変換の実装 # ライブラリのインポート import tensorflow as tf import tensorflow_datasets…

「MLOpsに関する包括的なガイド」

「Machine Learning Operations（MLOps）は、機械学習（ML）モデルが本番環境で繁栄するために必要な構造とサポートを提供する比較的新しい学問分野です」

MLOps

多段階回帰モデルとシンプソンのパラドックス

「データ分析は、その職業名からも明らかなように、データサイエンティストの仕事の重要な一部であり、記述統計や単純な回帰モデルから高度な機械学習までさまざまな分野にわたります」

データサイエンティストやアナリストのための統計の基礎

データサイエンスまたはデータ分析の旅における重要な統計的概念

Data science

「Googleのトレイルブレイザーのインスピレーションに満ちた旅」

はじめに技術の巨人たちの絶え間なく進化する世界で、勝利と達成の物語はしばしば現れ、大きな夢を抱き、献身的に働いて目標を達成した個人の驚くべき旅を示しています。そのような物語の中心には、Googleの副主任である方がいます。彼のインスピレーションに満ちた成功ストーリーは、テック業界が提供する献身、革新、そして無限の可能性を証明しています。本記事では、Googleの開拓者であり、謙虚な出自から重要な存在となり、その貢献が彼らのキャリアだけでなく、テクノロジーの世界やそれを超えても不可欠なものとなったMr. Mani Garlapatiの驚くべき旅について探求します。 AV: Googleの副主任としての現在のポジションに至るまでの学歴について教えていただけますか？ Mr. Mani: 私はBITS Pilaniでテックファイナンスの統合修士号と学士号を取得し、テクノロジーとファイナンスの堅固な基礎を築きました。その後、テクノロジー業界での後続の役割で優れた成果を上げることができたので、これが役に立ったと考えられます。 JP Morgan Chase、Mu Sigma、TCS Innovation Labs、WalmartLabsでの経験により、銀行業界、IoT、テレマティクス、テキストマイニング、ソーシャルメディア分析、ウェブ分析、NLP、価格設定、サプライチェーン、グローバルソーシング、人事分析など、さまざまな領域で専門知識を得ることができました。これらの多様な経験により、問題解決能力、分析能力、チームでの働き方、異なる環境への適応能力が磨かれたと考えられます。私の現在のGoogleでの役割は、技術領域での大規模な不正行為および詐欺検出に関連するプロジェクトの監督と管理を担当しています。以前のさまざまな領域での経験は、この役割の複雑さに対処し、チームの成功に貢献するために必要なスキルを身につけることができました。全体として、私の学歴と職業経験は、Googleの副主任としての私の成功に貢献し、テクノロジー業界におけるキャリアパスを形作り続けています。成長のまとめ私はテクノロジーとファイナンスの分野で成功する決意を持っていました。私はBITS Pilaniに通い、テックファイナンスの統合修士号と学士号を5年間で取得しました。卒業後、JP Morgan…

データ駆動型のディスパッチ

「現代のスピーディーな世界において、データに基づく意思決定がディスパッチ応答システムにおいて不可欠となっていますディスパッチャーは、通話を聞いて優先順位を付けるという一種のトリアージを行います...」

「機械学習モデルにおける気象データの利用」

はじめに天気は現実世界で起こる多くのことに影響を与える主要な要素です。実際、それは非常に重要なので、機械学習モデルを組み込むことでそれを取り込む予測モデルには通常恩恵をもたらします。次のシナリオを考えてみてください：公共交通機関がシステム内の遅延や渋滞を予測しようとするエネルギー供給業者が明日の太陽光発電量を見積もり、エネルギー取引のために使用したいイベント主催者が参加者数を予測し、安全基準を満たすために確保する必要がある農場が来週の収穫作業をスケジュールする必要がある上記のシナリオのどれにも天気を含めないモデルは、無意味であるか、あるいはできるだけ良くないと言えるでしょう。驚くことに、天気予測自体に焦点を当てたオンラインリソースは多くありますが、天気データを効果的に特徴量として取得・使用する方法についてはほとんどありません。この記事はそれについて説明します。概要まず、モデリングに天気データを使用する際の課題、一般的に使用されるモデル、および提供者について紹介します。そして、ケーススタディを実行し、ニューヨークのタクシー乗車を予測するために提供者のデータを使用して機械学習モデルを構築します。この記事の最後には、以下のことを学びます：モデリングにおける天気データの課題どのような天気モデルと提供者が存在するか時系列データのETLと特徴量構築の典型的な手順 SHAP値を使用した特徴量の重要度評価この記事はデータサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。課題測定と予測された天気本番のMLモデルでは、(1)リアルタイムで予測を行うためのライブデータと(2)モデルをトレーニングするための大量の過去のデータの両方が必要です。 by Hadija on Unsplash…

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