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Generating AI（AIを生成する） vs マシンラーニング（機械学習）：区別の解読

「ジェネラティブAIと機械学習を使ってデータ駆動型の意思決定の世界を探検しましょうデータ変換におけるそれぞれの違いと役割を理解しましょう」

『ランチェーンでチェーンを使用するための包括的ガイド』

イントロダクション言語処理の最前線に足を踏み入れてください！言語が人間とテクノロジーの間の重要なつながりである領域で、自然言語処理の進歩はいくつかの驚異的な高みを開拓しました。この進歩の中には、画期的な大規模言語モデルがあります。これはテキストベースの情報との相互作用を再構築する革命的な力です。本総合学習プログラムでは、テキストベースの情報との相互作用を再構築する革新的なツールであるLangChainの複雑さに深く入り込んでいきます。あなたは「Langchain」はどんなチェーンか、考えたことはありますか？ LangChainは、大規模言語モデルの最もダイナミックなフィールドへのゲートウェイとして独立して立っており、これらのモデルが生の入力を洗練された人間らしい反応に変換する方法について深い理解を提供しています。この探求を通じて、LangChainの基本的な構成要素を解き明かし、LLMチェーンやシーケンシャルチェーンからルーターチェーンの複雑な構造までを理解していきます。学習目標 LLMチェーンやシーケンシャルチェーンを含むLangChainのコアコンポーネントを理解し、入力がシステムを流れる様子を観察します。プロンプトテンプレートと言語モデルの接続を探求し、異なる要素を一貫して統合する方法を学びます。現実のタスクに対して機能的なチェーンを作成する実践的な経験を積みます。構造、テンプレート、パーシング技術を微調整することにより、チェーンの効率を向上させるスキルを開発します。この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。 LLMとは何ですか？大規模言語モデル（LLM）とは、人間らしいテキストを理解し生成するために設計された人工知能の一種を指します。OpenAIのGPT-3.5などのこれらのモデルは、人間の言語のパターンや構造を理解するために豊富なテキストデータでトレーニングされます。彼らは翻訳、コンテンツの作成、質問への回答など、さまざまな言語関連のタスクを実行することができます。 LLMは自然言語処理の貴重なツールであり、チャットボット、コンテンツ生成、言語翻訳サービスなどの分野で応用されています。 LangChainとは何ですか？ LangChain Chainsの複雑さを解き明かす前に、LangChain自体の本質を把握しましょう。LangChainは、OpenAI、Cohere、Bloom、Huggingfaceなどのさまざまな大規模言語モデル（LLM）プロバイダーとの対話を簡素化するために設計された堅牢なライブラリです。LangChainの特徴的な点は、1つまたは複数のLLMを結ぶチェーンと論理的な接続を作成できる能力です。 LangChainを使う理由 LangChainは、想像力によって限られた機会を提供します。情報を提供するだけでなく、ウィットと魅力でユーザーと関わるチャットボットを想像してください。購入を迫られるほど正確に製品を提案する電子商取引プラットフォームを思い浮かべてください。個別の医療情報を提供し、個人が健康に関する情報に基づいた意思決定を行えるようにする医療アプリを想像してください。 LangChainを使えば、非凡な体験を生み出す力があります。これらのアイデアを現実に変える可能性は、あなたの指先にあります。 LangChainにおけるチェーンの理解…

K-平均クラスタリングのためのワンストップショップ

K-Meansクラスタリングは、非監視学習アルゴリズムであり、私たちが似たようなデータポイントをクラスターにまとめるのを助けますこれらのクラスターは、

「都市部の話題の中心地を特定する」

この記事では、OpenStreetMap（OSM）から収集された興味ポイント（POI）に基づいて、特定の興味に対してホットスポットを特定するために使用できる、簡単で使いやすい手法を紹介します

「GeoJSONからネットワークグラフへ：Pythonで世界の国境を分析する」

Pythonは、さまざまな研究分野の問題を簡単かつ迅速に解決するための広範なライブラリを提供していますジオスペーシャルデータ分析やグラフ理論は、Pythonが特に優れている研究分野の2つです…

AIと機械学習のためのReactJS：強力な組み合わせ

このブログ記事では、ReactJSとAI/MLが組み合わされることで、パワフルでインタラクティブなウェブアプリケーションを構築する方法について探っていきます

検索で創発的AIにインスピレーションを受ける新たな方法

「私たちは、アイデアを具現化するイメージを作るための新しい方法や、出発点となる文章の下書きのようなものを作成するための新しい方法をテストしています」

「ベクターデータベースを使用してLLMアプリを作成する方法」

イントロダクション人工知能の領域では、OpenAIのGPT-4、AnthropicのClaude 2、MetaのLlama、Falcon、GoogleのPalmなど、Large Language Models（LLMs）やGenerative AIモデルが問題解決の方法を革新しています。LLMsはディープラーニングの技術を使用して、自然言語処理のタスクを実行します。この記事では、ベクトルデータベースを使用してLLMアプリを構築する方法を紹介します。おそらくAmazonの顧客サービスやFlipkartのDecision Assistantのようなチャットボットと対話したことがあるかもしれません。それらは人間に近いテキストを生成し、実際の会話と区別がつきにくいインタラクティブなユーザーエクスペリエンスを提供します。しかし、これらのLLMsは最適化する必要があります。特定のユースケースに対して非常に関連性が高く具体的な結果を生成するようにするためには。例えば、Amazonの顧客サービスアプリに「Androidアプリで言語を変更する方法は？」と尋ねた場合、正確にこのテキストでトレーニングされていないため、答えることができないかもしれません。ここでベクトルデータベースが助けになります。ベクトルデータベースは、ドメインのテキスト（この場合はヘルプドキュメント）と、注文履歴などを含むすべてのユーザーの過去のクエリを数値の埋め込みとして保存し、リアルタイムで似たようなベクトルの検索を提供します。この場合、このクエリを数値ベクトルにエンコードし、ベクトルデータベース内で類似のベクトルを検索し、最も近い隣人を見つけるために使用します。このようなヘルプを通じて、チャットボットはユーザーを正しくAmazonアプリの「言語設定の変更」セクションに案内できます。学習目標 LLMsの動作原理、制約、およびベクトルデータベースの必要性について学ぶ。埋め込みモデルの紹介と、アプリケーションでのエンコードと使用方法について学ぶ。ベクトルデータベースとそれがLLMアプリケーションアーキテクチャの一部である方法について学ぶ。ベクトルデータベースとTensorFlowを使用してLLM/Generative AIアプリケーションをコーディングする方法を学ぶ。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。 LLMsとは何ですか？ Large Language Models（LLMs）は、自然言語を処理し理解するためにディープラーニングアルゴリズムを使用する基本的な機械学習モデルです。これらのモデルは大量のテキストデータでトレーニングされ、言語のパターンやエンティティの関係を学習します。LLMsは、言語の翻訳、感情分析、チャットボットの会話などのさまざまなタイプの言語タスクを実行することができます。彼らは複雑なテキストデータを理解し、エンティティとそれらの間の関係を識別し、統率的で文法的に正確な新しいテキストを生成することができます。 LLMsについてもっと詳しく読む。 LLMsはどのように動作するのですか？ LLMsは大量のデータ（しばしばテラバイト、さらにはペタバイト）を使用してトレーニングされ、数十億または数兆のパラメータを持ち、ユーザーのプロンプトやクエリに基づいて関連する応答を予測および生成することができます。入力データをワード埋め込み、自己注意層、およびフィードフォワードネットワークを通じて処理し、意味のあるテキストを生成します。LLMアーキテクチャについてもっと読むことができます。 LLMsの制約 LLMsは非常に高い精度で応答を生成するように見えますが、多くの標準化テストでは人間を超える結果を示すことがありますが、それでもこれらのモデルには制約があります。まず第一に、彼らは自身のトレーニングデータに頼ることだけで推論を行い、データ内の特定の情報や現在の情報が欠けているかもしれません。これにより、モデルが誤ったまたは異常な応答を生成することがあります（「幻覚」とも言われます）。これを軽減するための取り組みが継続中です。第二に、モデルはユーザーの期待に合致するように振る舞ったり応答するとは限りません。…

中途の旅行 vs 安定した拡散：AI画像生成器の戦い

「Midjourney vs Stable Diffusion、あなたにとって最適なのはどちら？両方のAI画像生成機の強みと弱みを探ってみましょう」

トップ10の生成AI 3Dオブジェクトジェネレーター

高性能なAI 3Dオブジェクトジェネレータにより、3Dモデルの作成と可視化がより正確かつアクセスしやすく効率的になりました。グラフィックデザイナーまたはゲーム開発者であっても、AI 3Dオブジェクトジェネレータはあなたの要件に応じて最適なものがどれかはあなた次第です。イメージ、テキスト、またはビデオのみを使用して革新的な方法で3Dモデルを作成することができます。ここでは、トップ10のAI 3Dオブジェクトジェネレータを紹介します。 AI 3Dオブジェクト生成とは何ですか？ AI 3Dオブジェクト生成は、AI 3Dオブジェクトジェネレータの助けを借りて、より正確に3Dモデルを作成するプロセスです。これらのツールを使用して、あなたのアイデアを3次元で生み出し、3Dモデルをデザインすることができます。テキストを3Dジェネレータに、画像を3Dオブジェクトに、ビデオを3Dモデルに変換することができます。あなたの要件に合わせたツールが用意されています。これらのツールで創造性の新しい扉を開けてみましょう。トップ10のAI 3Dオブジェクトジェネレータ AI 3Dオブジェクトジェネレータは、3Dモデルの設計ニーズに対応しています。これらのツールを最大限に活用して、アイデアに生命を与えることができます。以下に、トップ10のAI 3Dオブジェクトジェネレータをご紹介します。 1. Spline Splineは、ブラウザ上でインタラクティブなウェブ体験を形作ることができるAI 3Dオブジェクトジェネレータの一つです。リアルタイムのコラボレーション機能を備えたチームプロジェクトには絶好のツールです。主な特徴：マテリアルレイヤー、3Dスカルプティング、物理制御とゲームコントロール、3Dモデリングとアニメーション、インタラクティブな体験、ビデオテクスチャやコンポーネントなど、幅広いアニメーションと3Dモデリングの機能を提供します。カメラコントロール、3Dベクトル編集、ドラッグアンドドロップ機能、Webブラウザイベントのツールを探索することができます。ユーザーはAPIまたはウェブサイトを通じてデジタルメディアをアップロードし、それが自動的に3Dモデルに分析されます。価格：基本プラン：無料スーパープラン：$7…

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