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なぜ私たちはニューラルネットワークを持っているのか？

最近、私は現代のニューラルネットワークのキープロセスについて解説する連載記事を執筆していますニューラルネットワークが非常に強力で人気がある理由の一つは、それらが展示する能力です

「SageMakerキャンバスモデルリーダーボードを使用して、高度な設定を持つ機械学習モデルを構築し、評価します」

「Amazon SageMaker Canvas は、アナリストや市民データサイエンティストが、自身のビジネスニーズに合わせた正確な機械学習（ML）の予測を生成するためのノーコードの作業スペースです今日から、SageMaker Canvas は、アンサンブルまたはハイパーパラメータの最適化といった高度なモデルビルドの設定、トレーニングと検証データの分割比率のカスタマイズなどをサポートしています」

「アマゾンベッドロックを使った商品説明の自動生成」

今日の常に進化するeコマースの世界では、魅力的な製品の説明の影響は過小評価できませんそれは潜在的な訪問者を支払いをする顧客に変えるか、競合他社のサイトにクリックして離れてしまう決定的要因になるかもしれません膨大な数の製品にわたる説明の手動作成は、労働集約的なものです...

「Azure OpenAI Studioを使用したNL2SQLシステムのセットアップ方法」

前の記事では、ユーザーのリクエストからSQLコマンドを生成するためのプロンプトのセットアップ方法を学びました今回は、Azure OpenAI Studioを使用して推論エンドポイントを作成する方法について見ていきます

「H3とPlotlyを使用してヘキサゴンマップを構築する：包括的なチュートリアル」

通常、私たちはチョロプレス地図を使用して、領土全体の変数を可視化する場合、一般的に知られている行政地理を使用しますたとえば、失業率を見たい場合...

QLoRA：16GBのGPUで大規模な言語モデルの訓練を行う

「我々は、モデルのための量子化などの体重減少技術と、パラメータ効率の良いファインチューニング技術であるLoRAを組み合わせる予定ですこの組み合わせの結果として生まれるのが、QLoRAです」

「PythonデータサイエンスのJupyterノートブックの6つの魔法的なコマンド」

“`html Pythonベースのデータサイエンスプロジェクトでは、Jupyter Notebooksの利用が広く行われています。これらのインタラクティブで使いやすい環境は、コードとドキュメントのシームレスな統合を可能にし、探索と分析のための適した空間を提供します。このフレームワーク内には、不可欠なツールとして役立つ一連のマジックコマンドが存在します。これらのコマンドは、ワークフローの効率を向上させるだけでなく、データサイエンティストにとっての時間を節約する楽器として機能します。 1. Jupyterにおけるモデルとの対話コマンド「%%ai」を使用すると、機械学習モデルとの自然言語対話の世界に入ることができます。このコマンドを使用してモデルを選択し、そのモデルと自然な対話をすることができます。この機能により、モデルの探索の可能性が広がり、Jupyter Notebooksのインタラクティビティが向上します。 2.%%latex：視覚的な表現の向上「%%latex」コマンドは、ノートブックに数式や記号を含める必要がある場合に使用します。LaTeXコードをJupyter Notebooksで直接レンダリングすることができるため、より明確かつ専門的なプレゼンテーションのための数学的な表現をシームレスに統合することが可能となります。 3. %%sql：データベースとの連携の強化「%%sql」マジックコマンドを使用すると、SQLクエリをJupyter Notebooksに簡単に統合することができます。これにより、ユーザーはノートブック環境内で直接SQLクエリを実行することができます。この機能により、データベースを使用するデータサイエンティストにとって、外部インターフェースの必要性がなくなります。 4. %run：簡単なPythonファイルの実行「%run」マジックコマンドを使用すると、Jupyter Notebook内で外部のPythonファイルを実行することが簡単になります。スタンドアロンスクリプトまたはモジュールのPythonファイル内のデータにアクセスするために、1つのコマンドだけで済みます。これにより、Jupyterベースのアプリケーションのモジュラリティが向上し、外部コードの統合が容易になります。 5. %%writefile：ファイル作成の効率化マジックコマンド「%%writefile」は、ノートブック内での迅速なファイル作成の必要性を対応します。ユーザーは望むファイル名を入力し、セル内に内容を含めることで、新しいPythonファイルを簡単に作成することができます。この機能により、ファイル管理のアプローチが簡素化され、コードの整理が向上します。 6. %history -n：過去のコマンドの取得…

「機械学習入門：その多様な形式を探索する」

最近、機械学習はどこにでもありますねもしもあなたがここにいるなら、機械学習が一体何なのかに興味を持ったのかもしれませんね！では、簡単に説明させていただきましょう機械学習とは、高度なレベルで言えば...

「ジュリアプログラミング言語の探求：統合テスト」

皆さん、こんにちは👋、そして「ジュリア」というコンピュータ言語を使って、機械学習とデータサイエンスのプロジェクトを最初から最後まで構築するための私たちのシリーズにお帰りいただきありがとうございます私たちがシステムを作業している間に、必要なものがあります...

初心者のためのZenML完全ガイド：MLOpsの簡素化

データサイエンス、機械学習、またはMLOpsに初めて取り組み、ツールの選択肢に圧倒されていますか？ ZenMLを考慮してみてください-効率化されたプロダクションパイプラインのためのオーケストレーションツールです。この記事では、ZenMLの機能と特徴について調査し、MLOpsの旅を簡素化します。学習目標 ZenMLの概念とコマンド ZenMLを使用したパイプラインの作成メタデータのトラッキング、キャッシング、およびバージョニングパラメータと設定 ZenMLの高度な機能この記事はData Science Blogathonの一部として公開されました。まず、ZenMLが何であるか、他のツールとの違い、そしてそれをどのように利用するかを把握しましょう。 ZenMLとは何ですか？ ZenMLは、データサイエンティスト、MLエンジニア、およびMLOps開発者向けのオープンソースのMLOps（機械学習オペレーション）フレームワークです。本番用のMLパイプラインの開発におけるコラボレーションを容易にします。 ZenMLは、そのシンプルさ、柔軟性、およびツールに依存しない性質で知られています。 MLワークフローに特化したインターフェースと抽象化を提供し、ユーザーが好みのツールをシームレスに統合し、ユニークな要件に合わせてワークフローをカスタマイズできるようにします。なぜZenMLを使うべきですか？ ZenMLは、データサイエンティスト、MLエンジニア、およびMLOpsエンジニアにいくつかの重要な利点をもたらします：簡素化されたパイプラインの作成： @stepおよび@pipelineデコレータを使用して簡単にMLパイプラインを構築できます。容易なメタデータのトラッキングとバージョニング： ZenMLは、パイプライン、実行、コンポーネント、アーティファクトを追跡するユーザーフレンドリーなダッシュボードを提供します。自動化された展開： ZenMLは、パイプラインとして定義されている場合に自動的に展開することで、モデルの展開を効率化し、カスタムドッカーイメージの必要性を排除します。…

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