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「強化学習を使用してLeetcodeの問題を解決する」

最近、leetcodeで「障害物を排除したグリッド内の最短経路」に関する質問に出会いました障害物を排除したグリッド内の最短経路問題は、最短経路を見つけることを目的としています...

SQL、またはStructured Query Language（構造化クエリ言語）は、データベースの言語です。コンピュータがデータを理解し管理するための方法です。データアナリスト、科学者、エンジニアを目指す場合、SQLはテックワールドで必須のスキルです。このガイドでは、SQLのスキルを磨き、データ関連の面接で成功するための最良のプラットフォームをご紹介します。ですから、SQLの問題に困ったことがあるのであれば、心配しないでください。夢の役割に向けて、SQLのパワーを引き出すためのツールを持っています。 HackerRank HackerRankは、SQLスキルを磨くための素晴らしいプラットフォームであり、難易度のレベルやSQLのトピックによってカテゴリ分けされた様々な練習問題を提供しています。基本的なクエリから高度な最適化まで、中級者から上級者まで対応しています。また、プラットフォームには時間制限付きのスキル認定テストもあり、自分のSQLの熟練度を評価することができます。HackerRankのゲーム感覚のアプローチで学習が楽しくなり、成果を示すバッジも獲得することができます。全体的には、SQLの専門知識を高めるためのダイナミックなリソースです。 Leetcode LeetCodeは人気のあるコーディングプラットフォームであり、SQLの問題についてもさまざまなスキルレベルのユーザー向けに問題を提供しています。実世界の問題解決に重点を置いており、ユーザーは企業のタグによって問題を絞り込むことができ、特定の業界のニーズに合わせて準備することができます。ただし、無料アカウントでは利用できる問題の一部に制限があります。それでも、手順ごとの学習よりも問題解決に重点を置いているため、初心者にはより難しいかもしれません。 StrataScratch StrataScratchは、SQLの面接練習において手放せないプラットフォームであり、幅広い問題集を提供しています。トピックや難易度でフィルタリングすることもでき、企業固有のSQL面接の質問も探索することができます。コーディングワークスペースでは、PostgreSQL、MySQL、Microsoft SQL Server（ベータ版）をサポートしており、Pythonユーザーはpandasを活用して問題解決できます。無料アカウントでは、解答付きの50問にアクセスでき、500以上のSQL問題に取り組む機会もありますので、StrataScratchはSQLスキルを磨くための貴重なリソースです。 SQLZOO SQLZooは、SQLを学び、実践するための初心者にやさしいプラットフォームです。インタラクティブなチュートリアルと演習を提供し、ユーザーは基本的な文からウィンドウ関数のようなより高度な概念まで進むことができます。このプラットフォームでは、SQLクエリを直接ウェブブラウザで実践することができ、リアルタイムフィードバックを提供します。さまざまなSQLトピックを網羅していますが、シミュレートされたデータベースを使用しているため、実際のアプリケーションに適しているとは言い難いです。 SQLPAD SQLPadは、SQLクエリの実践と結果の視覚化を行うために設計されたWebアプリケーションです。シングルテーブルとマルチテーブルの操作、ウィンドウ関数など、さまざまなSQLトピックをカバーしています。このプラットフォームでは、難易度の異なる質問を提供し、以下のような業界別にカテゴリ分けしています：フィンテック、eコマース。 Postgres、MySQL、SQL Serverなど、複数のデータベースをサポートするSQLPadでは、無料アカウントで練習問題にアクセスすることができます。SQLスキルを実践を通じて磨くための貴重なツールであり、SQLとPythonのインタビューで優れた成績を収めたいデータ分析の専門家にとって有益です。 SQLFiddle SQLFiddleは、さまざまなデータベースシステム上でSQLクエリを書き、実行するための使いやすいWebツールです。MySQLやPostgreSQLなどの異なるシステムでテストできる機能を持ち、実際のデータベースと作業しているかのような体験ができます。SQLコードの共有やヘルプを求めるプラットフォームとしても優れていますが、初心者がSQLを学ぶための包括的な教材としてはあまり向いていません。 DataLemur…

データサイエンスへのゲートの解除：GATE 2024 in DS＆AIの究極の学習ガイド

イントロダクション Graduate Aptitude Test in Engineering（GATE）は、インドで行われる大学院入学試験です。この試験は主に、工学と科学の学部の内容を総合的に理解できるかをテストします。もし、IIScバンガロールが導入するGATE 2024のデータサイエンスとAIに向けて準備をしているのであれば、正しい場所にいます。この記事は、あなたがこの新しくてエキサイティングなGATEペーパーを進む際の指針となるであろう、学習教材、講義ノート、標準的な参考書などをまとめた宝庫です。準備の基盤となる主要な科目には、確率と統計、線形代数、機械学習、AIなどがあります。これらはただの科目ではありません。これらこそがデータサイエンスとAIの基盤です。私が紹介する情報源は、IIScバンガロールの名声高い教授陣によってテストされ、推奨されたものです。確率と統計：チャンスとデータのゲーム確率と統計においては、挑戦されることを予想しなければなりません。この科目は、CSEのカリキュラムに比べて非常に重要な位置を占めており、追加のトピックが多く含まれています。この難関を乗り越えるためには、正しい参考書を手にする必要があります。私はまず、“A First Course in Probability”（シェルドン・ロス著）から始めることをおすすめします。これは学部レベルでも定番です。これに慣れたら、同じ著者による“Introduction to Probability Models”に進んでください。より高度な知識を求める方には、“Introduction to Probability Theory”（S.C. PortおよびC.J. Stone著）、さらにその後に続く“Introduction to…

「機械学習をマスターするための10のGitHubリポジトリ」

ブログは機械学習コース、ブートキャンプ、書籍、ツール、インタビューの質問、チートシート、MLOpsプラットフォームなどをカバーしており、MLをマスターし、夢の仕事を確保するための情報を提供しています

Machine learning

ディープシークLLM：中国の最新の言語モデル

最近の動向において、DeepSeek LLMは言語モデルの世界で力強い存在として現れ、驚異的な670億のパラメータを誇っています。英語と中国語の両方の2兆トークンからなる広範なデータセットを使って、DeepSeek LLMはその7B/67B Baseと7B/67B Chatバージョンをオープンソース化することで研究の連携に新たな基準を設けました。この記事では、モデルの優れた能力について詳しく探求し、複雑な評価におけるパフォーマンスを評価します。優れた総合能力 DeepSeek LLM 67B Baseは、推論、コーディング、数学、中国語理解などの重要な領域でLlama2 70B Baseを上回る実績を示しています。このモデルの力は、言語モデルの進化において大きな飛躍を示しています。コーディングと数学の熟練度 DeepSeek LLM 67B Chatの優れた特徴は、コーディングでの驚異的なパフォーマンスです。ヒューマン評価のPass@1スコアは73.78です。また、同様に優れた数学的能力も示しており、GSM8K zero-shotスコアは84.1、Math 0-shotスコアは32.6です。特に、難解なハンガリー国立高校試験での65点という優れたスコアは、モデルの汎用性を証明しています。中国語の習熟度 GPT-3.5との対比において、DeepSeek LLM 67B Chatは中国語の習熟度において最前線に立っています。評価結果はモデルの優位性を示しており、自然言語処理の大きな進歩を表しています。…

「DeepSeek：中国最新の言語モデルの支配」

In a recent development, the DeepSeek LLM has emerged as a formidable force in the realm of language models, boasting an impressive 67 billion…

初心者データサイエンスの求人面接で成功するためのさらなるヒント

データサイエンス初心者の皆さん、データサイエンスインタビューで優れた成績を収めるためのさらなるヒントです！

Career Advice

初心者のデータサイエンスの面接を成功させるためのヒント

データサイエンス初心者の皆さんへ、仕事の面接対策のための9つのヒントです！

Career Advice

『アメリカでデータサイエンティストになる方法』

今日の時代において、データサイエンスの役割は組織の生存に不可欠となっています。Glassdoorによると、データサイエンティストのポジションは4年連続でアメリカで最も求められる求人の1つにランクインしています。アメリカでデータサイエンティストになる方法を知りたいですか？心配しないでください！私たちがサポートします。データサイエンスのキャリアトレンド、求人市場、学習パスなどについて読み進めてください！アメリカのデータサイエンスのキャリアトレンドアメリカでデータサイエンティストになる方法を説明する前に、これらの専門家の需要の上昇を強く証明するいくつかの事実を見てみましょう。アメリカで成長しているデータサイエンスのキャリア Glassdoorによると、データサイエンティストはアメリカで最も求められる求人の1つであり、4年連続でその地位を保っています。アメリカ労働統計局によれば、2026年までに熟練した知識を持つデータサイエンティストの需要が増加し、雇用が27.9%増加すると報告されています。課題この需要の急増は、資格のある専門家の不足という重要な課題を引き起こしました。このギャップを埋めるために、教育機関は努力を強めています。彼らは積極的に既存のデータサイエンスプログラムを改革したり、産業と連携したカリキュラムを持つ新しいプログラムを作成したりしています。データサイエンス愛好家のための注目すべき選択肢の1つは、Analytics Vidhyaのデータサイエンスブートキャンプです。このコースでは、データサイエンティストになるために必要なすべてがカバーされています！データサイエンスのキャリア展望データサイエンスのキャリアは、有望な求人機会だけでなく、業界の枠を超えた魅力的な給与を提供します。労働統計局は、2019年から2029年までの間に、さまざまなデータサイエンスのキャリアにおいて堅調な成長率が予想されています。これにはオペレーションリサーチアナリスト（25%の成長）、コンピュータシステムアナリスト（7%の成長）、情報およびコンピュータ研究者（15%の成長）、市場調査アナリスト（18%の成長）が含まれます。報酬に関しては、アメリカのデータサイエンスのキャリアは全国平均を上回る傾向があります。個々の経験に応じて、専門家は年間$100,560までの高給を得ることができます。ただし、正確な給与は教育の資格、場所、業界、経験年数、雇用主によって大きく異なることに留意することは重要です。それにもかかわらず、McKinsey Global Instituteによる調査によれば、2028年までにアメリカだけでデータサイエンスと深い分析のスキルを持つ専門家が約19万人も不足すると予測されています。この不足は、ビッグデータのトレンドの絶え間ない成長を反映しており、企業が広範なデータの貯蔵庫の潜在能力を引き出すために資格のあるスキルを持つデータサイエンティストを積極的に求めていることを示しています。データサイエンスの理解データサイエンティストになるための具体的な手順に入る前に、データサイエンスの分野とその現代の重要性を理解することが重要です。データサイエンスは、数学、統計学、プログラミング、ドメイン知識の専門知識を組み合わせてデータから意味のある洞察を抽出する学際的な分野です。これらの洞察は、情報を基にした意思決定、将来のトレンドの予測、複雑な問題の解決に利用することができます。データサイエンティストは、医療、金融、電子商取引、テクノロジーなどのさまざまな産業で重要な役割を果たしています。彼らはデータの収集、データのクリーニング、データの分析、機械学習モデルの開発などのタスクに責任を持ちます。データサイエンティストは、スキルを活用することでデータの中に隠れたパターンを見つけ出し、ビジネス戦略の改善や効率の向上につなげることができます。アメリカでデータサイエンティストになる方法次のセクションでは、アメリカでデータサイエンティストになるためのキャリアパスについて説明します。教育パスアメリカでデータサイエンティストになるための最初のステップの1つは、適切な教育パスを選択することです。データサイエンティストは通常、コンピュータサイエンス、統計学、数学、または関連する分野の強い学術的バックグラウンドを持っています。以下は考慮すべきいくつかの教育オプションです：学士号：多くのデータサイエンティストは関連する分野で学士号を取得してキャリアをスタートさせます。一般的な専攻はコンピュータサイエンス、数学、統計学、またはエンジニアリングです。学士号は良い出発点ですが、ほとんどのデータサイエンスのポジションでは追加の教育が必要とされます。修士号：データサイエンス、機械学習、または関連する分野の修士号が次のステップとなります。Master…

「Flowsに会いましょう：複雑なAI-Humanの相互作用をモデル化するための革命的なAIフレームワーク」

人工知能の最近の進歩により、コンテキスト内の情報に驚くほど適応することができるため、構造化された推論の多くの機会が生まれました。複数のAIシステムと人間の協力は重要です。戦略的なコンテンツの作成により、LLMは複雑な推論を行い、その能力を向上させることができます。このようなモデルを設計し、研究するためには、主体的で組織的な方法が必要です。EPFLとPSL大学の研究者は、「制御フロー」というフレームワークを提案して、複雑な相互作用をモデル化しています。これらの制御フローは、ますます複雑なタスクを解決するために設計されたツールです。簡単に言えば、これらは自己完結型の計算のブロックです。これらのフローは、複雑さが大幅に低減された任意のネストされた相互作用に再帰的に組み合わせることができます。フローは、AI-AIおよび人間-AIの相互作用を含む任意のコラボレーションを表します。フローは、個々のフローの状態を分離し、メッセージベースの通信を唯一の相互作用方法として指定する高レベルの抽象化を導入します。ReAct、AutoGPT、BabyAGIなどの制御フローの例があります。フローのポテンシャルを示すために、研究者は競技プログラミングの課題を選びました。この課題では、ユーザーが仕様によって定義された問題を解こうとします。彼らは計画フローを含む特定のビルディングブロック（フロー）を設計しました。これにより、AIエージェントはアプローチを戦略的に立てることができます。反省フローでは、AIエージェントが以前の回答を分析し、改善することができます。コラボレーションフローでは、1つのAIエージェントが別のエージェントからフィードバックを求めることができます。コードテストフローでは、コードを実行し、結果に基づいて最適化を行います。これらのビルディングブロックを組み合わせて、複数のコーディングフローを作成し、CodeForcesやLeetCodeから取られた問題を評価しました。GPT-4のような高度なモデルでも、この課題を解くことは困難です。彼らは、GPT-4の解決率が72%に低下することを発見しました。一方、複雑な相互作用の戦略は、AI-AI相互作用のカットオフ後の解決率を20%、人間-AI相互作用を54%改善しました。研究者は、このフレームワークが直感的でシンプルな任意の複雑な相互作用の設計を可能にすると主張しています。この方法をすべての人に利用可能にするために、研究者は「aiFlows」ライブラリをオープンソース化しました。これには、より複雑なフローに簡単に使用、拡張、組み合わせることができるFlowsのリポジトリであるFlow Verseが含まれています。また、デバッグと分析を可能にする詳細なログインフラストラクチャ、フローの実行を調べるための可視化ツールキット、詳細なドキュメントとチュートリアルファイルも提供されています。複雑な相互作用を注意深く設計することで一般化を改善できますが、追加の計算と待ち時間のコストがかかります。彼らのフレームワークは、AIにおける実践的な革新と理論的なイノベーションを支援するための堅牢な基盤となるでしょう。彼らは、将来の研究では、問題解決能力を効率的に向上させるAIシステムの構築を目指しています。

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