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新しいAmazon KendraのWebクローラーを使用して、ウェブにクロールされたコンテンツをインデックス化します
この記事では、ウェブサイトに保存された情報のインデックス化方法と、Amazon Kendraのインテリジェント検索を使用して、内部および外部のウェブサイトに保存されたコンテンツから回答を検索する方法を紹介しますさらに、機械学習によるインテリジェント検索は、キーワード検索があまり効果的ではない、自然言語のナラティブコンテンツを持つ非構造化ドキュメントから質問に対する回答を正確に取得することができます
「Pythonによる完全な探索的データ分析」
「以前にもいくつかの探索的データ分析のチュートリアルを行ってきましたが、それをもう少しやるべきだと感じていますデータセットを取り、それを調査し、データのクリーニング、分析、可視化などを行います...」
「MLOpsを活用した顧客離反予測プロジェクト」
イントロダクション データサイエンスと聞くと、まず思い浮かぶのはノートブック上でモデルを構築しデータをトレーニングすることです。しかし、実際の世界のデータサイエンスでは、このような状況はありません。実際の世界では、データサイエンティストはモデルを構築し、それを本番環境に展開します。本番環境には、モデルの開発、展開、信頼性の間にギャップがあり、効率的でスケーラブルな運用を実現するために、データサイエンティストはMLOps(Machine Learning Operations)を使用します。MLOpsは本番環境でMLアプリケーションを構築し展開するための手法です。この記事では、MLOpsを使用して、顧客の離反予測プロジェクトを構築し展開します。 学習目標 この記事では、次のことを学びます: プロジェクトの概要 ZenMLとMLOpsの基礎を紹介します 予測のためにモデルをローカルに展開する方法を学びます データの前処理とエンジニアリング、モデルのトレーニングと評価に入ります。 この記事はData Science Blogathonの一部として公開されました。 プロジェクトの概要 まず、プロジェクトの内容を理解する必要があります。このプロジェクトでは、通信会社からのデータセットを使用します。このデータセットを使用して、ユーザーが会社のサービスを継続するかどうかを予測するモデルを構築します。このMLアプリケーションを構築するために、ZenmMLとMLFlowの助けを借ります。プロジェクトのワークフローは以下の通りです。 プロジェクトのワークフロー データ収集 データの前処理 モデルのトレーニング モデルの評価 展開 MLOpsとは? MLOpsは、開発から展開、継続的なメンテナンスまでのエンドツーエンドの機械学習ライフサイクルです。MLOpsは、機械学習モデルのライフサイクル全体を効率的かつスケーラブルに自動化することで、拡張性、信頼性、効率性を確保します。 簡単な例を使って説明しましょう:…
「Amazon SageMaker JumpStartで利用可能な自動音声認識のWhisperモデル」
「今日は、OpenAI Whisper ファウンデーションモデルが Amazon SageMaker JumpStart を利用するお客様に利用可能であることをお知らせいたしますWhisper は、自動音声認識 (ASR) と音声翻訳のための事前学習済みモデルですラベル付きデータ 68万時間で訓練された Whisper モデルは、多くのデータセットやドメインにおいて高い一般化能力を示し、必要な転移学習やドメイン適応を行わずに利用できます」
新しい – Amazon SageMaker Canvasで利用可能なノーコード生成AI機能が追加されました
2021年に発売されたAmazon SageMaker Canvasは、ビジネスアナリストや市民データサイエンティストが使いやすいビジュアルなポイントアンドクリックサービスで、準備された機械学習(ML)モデルを使用し、コードを書く必要なく正確な予測を行うカスタムMLモデルを構築することができます準備されたモデルにより、テキスト、画像、ドキュメントから直接的な気付きを得ることができます
「Pythonにおける顧客セグメント分析:実践的なアプローチ」
「顧客基盤をより良く理解したいと思っていますか? RFM分析とK-MeansクラスタリングをPythonで活用して、顧客セグメンテーションを実施する方法を学んでください」
ミストラルAIのミストラル7Bファンデーションモデルは、Amazon SageMaker JumpStartで利用可能です
今日は、私たちはうれしいお知らせがありますMistral AIが開発したMistral 7Bファンデーションモデルが、Amazon SageMaker JumpStartを通じてお客様に利用可能になりました1クリックでデプロイできるようになり、7,000,000,000のパラメータを備えたMistral 7Bは簡単にカスタマイズでき、迅速に展開することができますこのモデルはSageMaker JumpStartを使用してお試しいただけます
Amazon SageMakerのCanvas sentiment analysisとtext analysisモデルを使用して製品レビューから洞察を抽出するために、ノーコードの機械学習を使用してください
ガートナーによると、ソフトウェアの購入者の85%はオンラインのレビューを個人の推薦と同じくらい信頼しています顧客は、レビューウェブサイト、ベンダーウェブサイト、セールスコール、ソーシャルメディアなど、さまざまなチャンネルで購入した製品についてのフィードバックとレビューを提供しています複数のチャンネルでの顧客レビューの増加による問題は、それが[…]
「すべての道はローマに通じるのですか?」
最近、ハーバードのデーターバース上で「ローマ道路ネットワーク(バージョン2008)」という興奮するデータセットを見つけましたこれは完璧なGIS形式で表現された、ローマ帝国の歴史的な道路ネットワークです...
「Amazon SageMaker Feature Storeを使用して、あなたの生成型AIアプリケーションをパーソナライズしましょう」
この投稿では、LLMsを使用してユーザープロフィールとアイテム属性を組み合わせてパーソナライズドコンテンツの推奨を生成するというシンプルでパワフルなアイデアを解説しますこの投稿全体を通じて示されるように、これらのモデルは高品質でコンテキストに合わせた入力テキストを生成することで、優れた推奨を生み出す可能性が非常に高いですこれを具体的に示すために、ユーザープロフィールを表すフィーチャーストアをLLMに統合して、これらのパーソナライズドな推奨を生成するプロセスをご案内します
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