Search Results Andy Li

Amazon PersonalizeとAmazon OpenSearch Serviceの統合により、検索結果をパーソナライズします

アマゾンパーソナライズは、Amazon OpenSearch Serviceとの新しい統合を開始し、それにより各ユーザーの検索結果を個別にパーソナライズし、彼らの検索ニーズを予測することができますOpenSearch Service内のAmazon Personalize Search Rankingプラグインを使用すると、ウェブサイトとアプリの検索からエンドユーザーの関与度とコンバージョンを向上させることができます

Matplotlibを使用してインフォグラフィックを作成する

データを扱い、データサイエンティストとして仕事をするためには、魅力的で興味深いデータの可視化を作成することが重要ですこれにより、読者に情報を簡潔な形式で提供することができ、理解を助けることができます

データサイエンスにおける認知バイアス：カテゴリーサイズバイアス

あなたが趣のある街を想像してみてくださいそこには2軒のベーカリーがあります最初のベーカリーは小さな家族経営の店で、温かみのある角の通りに佇んでいますしかし、2番目のベーカリーは壮大な3階建ての建物です...

「アウトライア検出手法の比較」

外れ値検出は、与えられたデータセット内の異常値（珍しい観測値）を特定するための教師なしの機械学習タスクですこのタスクは、私たちの利用可能なデータが多い現実世界のケースで役立ちます…

「Langchainの使い方：ステップバイステップガイド」

LangChain（ラングチェーン）は、プログラマーが大きな言語モデルを使用してアプリケーションを開発するための人工知能フレームワークです。LangChainの使用方法について詳しく見ていきましょう。ステップ1：セットアップ LangChainを始める前に、適切に構成された開発環境があることを確認してください。PythonまたはJavaScriptなどの必要な依存関係をインストールしてください。LangChainは両方の言語に対応しており、開発者に柔軟性を提供します。 pip install langchain conda install langchain -c conda-forge ステップ2： LLM（Language Models） LangChainを効果的に使用するためには、モデルプロバイダーやデータストア、APIなどのさまざまなコンポーネントと統合することがしばしば必要です。ここでは、LangChainをOpenAIのモデルAPIと統合します。また、Hugging Faceを使用しても同様に行うことができます。 !pip install openaiimport osos.environ["OPENAI_API_KEY"] ="YOUR_OPENAI_TOKEN" from langchain.llms…