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アマゾンセイジメーカーの地理情報能力を使用したメタン排出ポイント源の検出と高周波監視

メタン（CH4）は、石油やガス抽出、石炭採掘、大規模な畜産、廃棄物処理など、他のさまざまな源から発生する、主要な人為的温室効果ガスですCH4の地球温暖化潜在能はCO2の86倍であり、気候変動に関する政府間パネル（IPCC）は、メタンが観測されている温室効果の30％を担っていると推定しています

一行のコードでHuggingfaceのデータセットを対話的に探索する

ハギングフェイスデータセットライブラリは、70,000以上の公開データセットにアクセスするだけでなく、カスタムデータセットのための非常に便利なデータ準備パイプラインも提供しています。 Renumics Spotlightを使用すると、データ内の重要なクラスターを特定するためのインタラクティブな可視化を作成することができます。SpotlightはHugging Faceデータセット内のデータセマンティクスを理解しているため、たった1行のコードで始めることができます： import datasetsfrom renumics import spotlightds = datasets.load_dataset('speech_commands', 'v0.01', split='validation')spotlight.show(ds) Spotlightを使用すると、予測や埋め込みなどのモデル結果を活用して、データセグメントやモデルの失敗モードに対するより深い理解を得ることができます： ds_results = datasets.load_dataset('renumics/speech_commands-ast-finetuned-results', 'v0.01', split='validation')ds = datasets.concatenate_datasets([ds, ds_results],…

AIの環境負荷軽減：アプリを持続可能にするための7つの戦略

記事では、AIアプリケーションに関連する炭素排出量を正確に推定する方法について包括的な方法論を探求しています現在の世界において、環境への影響は重要な考慮事項であり、それについて説明しています

Artificial Intelligence

「Amazon SageMaker Data Wranglerを使用して機械学習のためにPII情報を自動的に修正します」

「顧客は、データと洞察を自動的に抽出するために、大規模な言語モデル（LLM）などのディープラーニングアプローチを利用したいという要望がますます高まっています多くの業界にとって、機械学習（ML）に役立つデータには個人情報（PII）が含まれる場合がありますディープラーニングモデルのトレーニング、微調整、利用を行う際に、顧客のプライバシーを保護し、規制要件を遵守するために、...」

Python Pandasを使用して、散らかった車のデータセットをクリーニングする

「ウェブはデータソースとして非常に価値のある資産です例えば、大規模な言語モデルを作成するために使用される多くのトレーニングデータは、ウェブから取得されますしかし、通常は最も適切な形式ではありません...」

NLPスーパーパワーを活用する：ステップバイステップのハグフェイスファインチューニングチュートリアル

はじめに Natural Language Processing（NLP）モデルの調整は、モデルのハイパーパラメータやアーキテクチャを変更し、通常はデータセットを調整して、特定のタスクでモデルのパフォーマンスを向上させることを意味します。学習率、モデルのレイヤー数、埋め込みのサイズ、およびさまざまな他のパラメータを調整することで、これを実現することができます。ファインチューニングは、モデルとタスクについての堅実な理解を要する時間のかかる手続きです。この記事では、Hugging Faceモデルのファインチューニング方法について説明します。学習目標 Transformerとセルフアテンションを含むT5モデルの構造を理解する。モデルのパフォーマンスを向上させるためのハイパーパラメータの最適化方法を学ぶ。トークン化やフォーマットなどのテキストデータの準備方法をマスターする。事前学習済みモデルを特定のタスクに適応させる方法を知る。モデルのトレーニングのためのクリーニング、分割、およびデータセットの作成方法を学ぶ。損失や精度などのメトリクスを使用してモデルのトレーニングと評価の経験を積む。ファインチューニングされたモデルを使用した応答や回答の生成の実世界の応用を探索する。本記事は、Data Science Blogathonの一部として公開されました。 Hugging Faceモデルについて Hugging Faceは、自然言語処理（NLP）モデルのトレーニングと展開のためのプラットフォームを提供する企業です。このプラットフォームは、言語翻訳、テキスト生成、質問応答など、さまざまなNLPタスクに適したモデルライブラリを提供しています。これらのモデルは、大規模なデータセットでトレーニングされ、幅広い自然言語処理（NLP）活動で優れたパフォーマンスを発揮するように設計されています。 Hugging Faceプラットフォームには、特定のデータセットで事前学習済みモデルをファインチューニングするためのツールも含まれており、アルゴリズムを特定のドメインや言語に適応させるのに役立ちます。プラットフォームには、アプリケーションで事前学習済みモデルをアクセスおよび利用するためのAPIや、ベスポークモデルを構築してクラウドにデリバリーするためのツールもあります。 NLPタスクにおけるHugging Faceライブラリの使用には、次のようなさまざまな利点があります：…

「Pythonによるデータクリーニングの技術をマスターする」

Pythonでデータをクリーニングして、データサイエンスプロジェクトで使用する準備をする方法

Python

JAXを使用してRL環境をベクトル化・並列化する：光の速さでのQ学習⚡

前回の話では、グリッドワールドのコンテキストで、特にQ学習に焦点を当て、時間差学習を紹介しましたこの実装は、デモンストレーションの目的を果たすために役立ちましたが、...

「データサイエンスを利用した需要ベースのホテルルーム価格設定をMLOpsで実装する」

イントロダクション COVID-19の間、ホスピタリティ産業は売上の大幅な減少を経験しました。したがって、人々がより多く旅行する中でも、顧客の獲得は課題であり続けます。我々はこの問題に対処するためにMLツールを開発し、適切な価格設定を行い、宿泊率を向上させ、ホテルの収益を増やすためのフィッティングルームを提供します。ホテルのデータセットを使用して、正しい部屋の価格を選択し、宿泊率を増加させ、ホテルの収益を増やすAIツールを構築します。学習目標ホテルの部屋の適切な価格設定の重要性。データのクリーニング、データセットの変換、データの前処理。ホテルの予約データを使用したマップと視覚化プロットの作成。データサイエンスで使用されるホテルの予約データ分析の現実世界への応用。 Pythonプログラミング言語を使用したホテルの予約データ分析の実施。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。ホテルルーム価格データセットとは何ですか？ホテルの予約データセットには、ホテルタイプ、成人の人数、滞在時間、特別な要件など、異なる情報源からのデータが含まれています。これらの値は、ホテルの部屋の価格予測やホテルの収益の増加に役立ちます。ホテルルーム価格分析とは何ですか？ホテルの部屋の価格分析では、データセットのパターンやトレンドを分析します。この情報を使用して、価格設定や運営に関する意思決定を行います。これらの要素はいくつかの要因に依存します。季節性：繁忙期（祝日など）において、部屋の価格は著しく上昇します。需要：イベントの祝賀やスポーツイベントなど、需要が高まると部屋の価格も上昇します。競争：近くのホテルの価格がホテルの部屋の価格に大きく影響を与えます。エリア内のホテルの数が多いほど、部屋の価格は低くなります。設備：プール、スパ、ジムなどの設備があるホテルは、これらの施設に対してより高い料金を請求します。場所：中心地のホテルは、郊外のホテルと比べて高い料金を請求することがあります。適切なホテルの部屋の価格設定の重要性…

ML向けETLの構築に関するベストプラクティス

この記事では、トレーニングデータセットを構築するためのETLのいくつかのベストプラクティスについて取り上げていますMLに適用されるいくつかのソフトウェアエンジニアリングの技術とパターンについて深く探求しています

Data Engineering

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