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GPT-4のプロンプト効果の比較:Dash、Panel、およびStreamlit

コンピュータサイエンスの教授として、過去6ヵ月間、私はデータの視覚化作業でGPT-4を大いに取り入れてきました最近、GPT-4の進歩は飛躍的に向上していることがわかりました...

「コンテキストの解読:NLPにおける単語ベクトル化技術」

「あなたは自国から遠く離れた新しい町に引っ越しましたそこで偶然、コーヒーショップで誰かにぶつかりましたあなたと同じくらいの年の若い女性で、すぐに二人は会話に夢中になりましたそれは…」

「Pythonを使用してネパールの地形図を作成する」

イントロダクション あなたの国の地勢が経済や政治の発展にどのような影響を与えるのか、気になったことはありませんか?等高線を使用して地球の表面を可視化する地形図は、これらの疑問に答えるのに役立ちます!私たちはPythonを使用して、興味深い地形環境を持つネパールのための地形図を作成します。国の地形を記述する地理空間データを読み取り、このデータを解釈し、可視化する方法を学びます。結果として得られる地図は、国の地形が経済や政治の発展にどのような影響を与えるかを理解するために、非常に詳細な地方レベルで他の関心のあるデータと組み合わせることができます。このブログ記事では、政策や民間セクターの発展に関する情報を提供できる非常に興味深いツールを生成する方法を教えます! 学習目標 デジタル標高データのデータ分析技術を習得する。 Pythonで地理空間データと関連する分析ツールの使用方法を学ぶ。 マッピング技術の知識を習得する。 効果的なデータ可視化のためのスキルを開発する。 不平等と貧困における標高の重要性を理解する。 この記事は、データサイエンスのブログマラソンの一部として公開されました。 トポグラフィックマップとは何ですか? トポグラフィックマップは、等高線を使用して地球の表面を可視化する地図です。トポグラフィックマップは、見知らぬ地形をナビゲートするための貴重なツールであり、都市計画や災害管理の入力としても役立ちます。これらの地図は、インフラ開発に関する政策や民間セクタープロジェクトの空間的な文脈を理解するために頻繁に使用され、自然災害の脆弱な地域や教育、医療、インフラなどの必要なサービスへのアクセスが制限されている地域を特定するためにも使用されます。最終的に、これらの地図は、エビデンスに基づいた意思決定のための入力として機能することができます。このブログ記事では、興味深い地形環境を持つネパールのための地形図を作成するためにPythonを使用します。 データの説明 私たちの地図を生成するために、私たちはアメリカ合衆国地質調査所(USGS)が公開したデータに頼ることになります。USGSは、自然資源、地質学、地理学、水資源、自然災害に関するデータや研究を生成するアメリカ連邦政府の科学機関です。彼らのデータページにアクセスするには、Googleで「USGSデータ」と入力するか、彼らのEarth Explorerにリンクするリンクをクリックします。Earth Explorerは、地球科学データの検索、アクセス、ダウンロードを可能にするオンラインツールおよびデータポータルです。データをフルに使用するためにはアカウントを設定し、ログインする必要があります。 データのダウンロード このブログ記事では、ネパールを例に挙げます。ネパールは世界でも最も困難で興味深い地形を持つ国の一つです。8,000メートル以上の山のうち8つがネパールにあります(Trekking Trail Nepal)、そしてこの国は山岳地帯、丘陵地帯、テライ(平原)の3つの非常に異なる地形地域に分かれています(DHS)。これらの特徴は、国をユニークで興味深いものにしていますが、一部の研究では、ネパールの地形が国を接続すること、人口に必要なサービスを提供すること、持続可能な発展の道にリスクと障壁を課すことが困難であると示しています。 このため、検索条件でネパールをフィルタリングします。下の画像に示されているように、ネパールを選択したら、興味のあるデータセットを選択します。データセットタブをクリックし、デジタル標高を選択してください。デジタル標高データにはいくつかのオプションがありますが、いくつかのデータセットを使用することができます。私たちはGlobal Multi-resolution Terrain Elevation Data…

GPBoostを使用した縦断およびパネルデータのための混合効果機械学習(パートIII)

「PythonとRのGPBoostパッケージのデモ:縦断的およびパネルデータのモデル化のための木ブースティングとランダムエフェクトの組み合わせ」

予測の作成:Pythonにおける線形回帰の初心者ガイド

最も人気のある機械学習アルゴリズムである線形回帰について、その数学的直感とPythonによる実装をすべて学びましょう

自然言語処理における転移学習:テキスト分類のための事前学習済みモデルの活用

この記事では、転移学習の概念について説明し、いくつかの人気のある事前学習済みモデルを探求し、テキスト分類に使用する方法を示します

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