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「ESAのセンチネルAPIに深く潜入」

ヨーロッパ宇宙機関は、さまざまな種類のリモートセンシングを活用して、地球観測を支援するコペルニクスプログラムの一環として、センチネルミッションを実施しています

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

「LlamaIndex：カスタムデータで簡単にLLMアプリケーションを強化する」

「LlamaIndex」という革新的なツールを使用して、プライベートデータと大規模言語モデル（LLM）の統合を探求しましょうこの包括的なガイドでは、インストール方法、ユースケース、およびLlamaIndexとLangchainの選択について学びましょう

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この記事は、YouTubeの動画を要約するためのAIアシスタントを構築する手順を詳しく説明する3回シリーズの最初のブログ投稿ですこのシリーズでは、...についての詳しい手順を説明します

「Chromaを使用してマルチモーダル検索アプリを作成する方法」

はじめに複雑な脳が世界をどのように処理しているのか、あなたは考えたことがありますか？脳の内部の仕組みは依然として謎ですが、私たちはそれを多目的なニューラルネットワークにたとえることができます。電気化学的な信号のおかげで、それは様々なデータ型を処理します-音、映像、匂い、味、触覚。 AIが進化するにつれて、マルチモーダルモデルが登場し、検索能力が革新されています。このイノベーションにより、検索の正確性と関連性が向上し、新たな可能性が開かれています。マルチモーダル検索の魅力的な世界を発見しましょう。学習目標「AIにおけるマルチモーダリティ」という用語を理解する。 OpenAIのイメージテキストモデルCLIPについての洞察を得る。ベクトルデータベースとベクトルインデックスの概要を理解する。 CLIPとChromaベクトルデータベースを使用して、Gradioインターフェースを使用した食品推薦システムを構築する。マルチモーダル検索の他の現実世界での使用例を探索する。この記事はData Science Blogathonの一部として公開されました。 AIにおけるマルチモーダリティとは何ですか？ Googleで検索すると、マルチモードはプロセスに複数のモードや方法を関与させることを指すと分かります。人工知能では、マルチモーダルモデルは異なるデータタイプを処理し理解することができるニューラルネットワークです。たとえば、GPT-4やバードなどです。これらは、テキストや画像を理解できるLLMです。他の例としては、ビジュアルとセンサーデータを組み合わせて周囲の状況を理解するテスラの自動運転車、またはテキストの説明から画像を生成できるMidjourneyやDalleがあります。コントラスト言語-画像事前トレーニング（CLIP） CLIPは、OpenAIが大量の画像テキストペアのデータセットでトレーニングしたオープンソースのマルチモーダルニューラルネットワークです。…

ドクトランとLLM：消費者の苦情を分析するための強力なコンビ

紹介現在の競争の激しい市場では、企業は消費者の苦情を効果的に理解し解決することを目指しています。消費者の苦情は、製品の欠陥やお客様サービスの問題、請求エラーや安全上の懸念など、さまざまな問題についての洞察を提供します。これらは、企業と顧客の間のフィードバック（製品、サービス、または経験に関するもの）ループで非常に重要な役割を果たします。これらの苦情を分析し理解することで、製品やサービスの改善、顧客満足度、全体的なビジネスの成長に対する貴重な示唆を得ることができます。この記事では、Doctran Pythonライブラリを活用して消費者の苦情を分析し洞察を抽出し、データに基づいた決定を行う方法について探っていきます。学習目標この記事では以下のことを学びます: doctran pythonライブラリとその主な機能について学ぶドキュメント変換と分析におけるdoctranとLLMの役割について学ぶ doctranがサポートする抽出、黒塗り、照会、精緻化、要約、翻訳の6つのドキュメント変換の詳細を調査する消費者の苦情からの生のテキストデータのアクション可能な洞察への変換の全体的な理解を得る doctranの文書データ構造、ExtractPropertyクラス、プロパティを抽出するためのスキーマの定義について理解するこの記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。 Doctran Doctranは、ドキュメントの変換と分析に特化した最先端のPythonライブラリです。テキストデータの前処理、重要な情報の抽出、カテゴリ化/分類、照会、情報の要約、他の言語へのテキストの翻訳など、一連の機能を提供します。DoctranはOpenAI GPTベースのLLM（Large Language Models）やオープンソースのNLPライブラリを使用してテキストデータを分析します。 Doctranは以下の6種類のドキュメント変換をサポートしています: 抽出: ドキュメントから有益な機能/プロパティを抽出する黒塗り: ドキュメントから個人を識別できる情報（氏名、メールアドレス、電話番号など）を削除する。内部的には、データをOpenAIに送る前に、敏感情報を削除するためにspaCyライブラリを使用します…

Data Engineering

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「ESAのセンチネルAPIに深く潜入」

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

「LlamaIndex：カスタムデータで簡単にLLMアプリケーションを強化する」

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「Chromaを使用してマルチモーダル検索アプリを作成する方法」

ドクトランとLLM：消費者の苦情を分析するための強力なコンビ

『ダフニーを使用してラストのアルゴリズムを正式に検証するための9つのルール（パート2）』

「LLMとGUIの協力：チャットボットを超えて」

『臨床試験結果予測』

「7つの最高のクラウドデータベースプラットフォーム」

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