Search Results DagsHub

Pythonでのデータサイエンスの線形代数講座

数学の一分野である線形代数は、データサイエンスにおいて非常に役立ちます線形代数を使うことで、大量のデータに数学的な操作を行うことができます機械学習で使用されるほとんどのアルゴリズムも線形代数を使用しています

データサイエンスプロジェクトにおけるGitHubのトップ5の代替案

「このブログでは、GitHubが提供する以上の大規模データセット、モデル、ワークフロー、およびコラボレーションの専門的な機能を持つデータサイエンティスト向けに設計された5つのプラットフォームについて議論しています」

Data science

強力なデータサイエンスポートフォリオを構築するための5つの無料プラットフォーム

５つの無料プラットフォームを利用して、リクルーターを魅了する魅力的なポートフォリオを作成しましょう！信じられないほど簡単なんです！

Career Advice

「機械学習プロジェクトのための最高のGitHubの代替品」

「GitHubに似た機能と機能を提供するいくつかのプラットフォームやサイトを見てみましょうこれらは簡単にGitHubに対抗できる堅牢な機能を備えています」

「データサイエンティストプロフェッショナル証明書試験の合格法」

「認定プロセスに関する洞察を得て、資格試験に合格するための専門家のヒントを得る」

Career Advice

「EU AI Actについて今日関心を持つべき理由」

「MLおよびAI業界で働く私たちのほとんどは、新しい規制に関する見出しを見て流し読みするでしょう新しい規制は『法律用語』というカテゴリに属しますこの用語は、どんな規制でも表現されるものです…」

データサイエンスのキャリアに転身する際に comitted した5つのミステイク

「私の間違いから学び、同じ間違いを避けてください」

Career Advice

機械学習（ML）の実験トラッキングと管理のためのトップツール（2023年）

機械学習プロジェクトを行う際に、単一のモデルトレーニング実行から良い結果を得ることは一つのことです。機械学習の試行をきちんと整理し、信頼性のある結論を導き出すための方法を持つことは別のことです。実験トラッキングはこれらの問題に対する解決策を提供します。機械学習における実験トラッキングとは、実施する各実験の関連データを保存することの実践です。実験トラッキングは、スプレッドシート、GitHub、または社内プラットフォームを使用するなど、さまざまな方法でMLチームによって実装されています。ただし、ML実験の管理とトラッキングに特化したツールを使用することが最も効率的な選択肢です。以下は、ML実験トラッキングと管理のトップツールです Weight & Biases 重みとバイアスと呼ばれる機械学習フレームワークは、モデルの管理、データセットのバージョン管理、および実験の監視に使用されます。実験トラッキングコンポーネントの主な目的は、データサイエンティストがモデルトレーニングプロセスの各ステップを記録し、モデルを可視化し、試行を比較するのを支援することです。 W&Bは、オンプレミスまたはクラウド上の両方で使用できるツールです。Weights & Biasesは、Keras、PyTorch環境、TensorFlow、Fastai、Scikit-learnなど、さまざまなフレームワークとライブラリの統合をサポートしています。 Comet Comet MLプラットフォームを使用すると、データサイエンティストはモデルのトレーニングから本番まで、実験とモデルの追跡、比較、説明、最適化を行うことができます。実験トラッキングでは、データセット、コードの変更、実験履歴、モデルを記録することができます。 Cometは、チーム、個人、学術機関、企業向けに提供され、誰もが実験を行い、作業を容易にし、結果を素早く可視化することができます。ローカルにインストールするか、ホステッドプラットフォームとして使用することができます。 Sacred + Omniboard Sacredは、オープンソースのプログラムであり、機械学習の研究者は実験を設定、配置、ログ記録、複製することができます。Sacredには優れたユーザーインターフェースがないため、Omniboardなどのダッシュボードツールとリンクすることができます（他のツールとも統合することができます）。しかし、Sacredは他のツールのスケーラビリティに欠け、チームの協力のために設計されていない（別のツールと組み合わせる場合を除く）が、単独の調査には多くの可能性があります。 MLflow MLflowと呼ばれるオープンソースのフレームワークは、機械学習のライフサイクル全体を管理するのに役立ちます。これには実験、モデルの保存、複製、使用が含まれます。Tracking、Model Registry、Projects、Modelsの4つのコンポーネントは、それぞれこれらの要素を代表しています。 MLflow TrackingコンポーネントにはAPIとUIがあり、パラメータ、コードバージョン、メトリック、出力ファイルなどの異なるログメタデータを記録し、後で結果を表示することができます。…

Learn more about Search Results DagsHub