Search Results Tim Rose

「クラスの不均衡：ランダムオーバーサンプリングからROSEへ」

最近、Juliaでクラスの不均衡を解決するためのパッケージ、Imbalance.jlを作成しています論文の読解や実装の調査に多くの努力を払いながら、作成に取り組んできました...

ナレッジグラフ、ハードウェアの選択、Pythonのワークフロー、およびその他の11月に読むべきもの

データと機械学習の専門家にとって、1年間のイベント満載な時期もいよいよ終盤に入ってきました皆さんの中には、新しいスキルを学ぶために最後の力を振り絞り、最新の研究に追いつくために奮闘している方も多いことでしょう

「Amazon SageMaker Studioを使用してBMWグループのAI/MLの開発を加速」

この記事は、BMWグループのマルク・ノイマン、アモール・シュタインベルク、マリヌス・クロメンフックと共同で執筆されましたBMWグループは、ドイツ・ミュンヘンに本社を置き、世界中で149,000人の従業員を擁し、15カ国にわたる30を超える生産・組み立て施設で製造を行っています今日、BMWグループは世界のプレミアム自動車メーカーのリーディングカンパニーです

「Elasticsearchのマスター：パワフルな検索と正確性のための初心者ガイドーPart 1」

· 前回から始める、Elasticsearch ⊛ サンプルデータセット ⊛ ElasticSearchクエリの理解 ⊛ 応答の理解 ⊛ 基本的な検索クエリ · 語彙的検索 · 問題...

現代のデータエンジニアリング

現代のデータエコシステムは常に進化し、新しいデータツールが時折現れますこの記事では、データエンジニアに影響を与える重要な要素について話したいと思いますこの記事では、どのようにこれを活用するかについて議論します...

「ジオスペーシャルデータの同時変化を示すためのPythonによる5つの可視化」

時間と空間は、私のお気に入りの映画である『インターステラー』など、一部のSF映画の主題として設定されていますこのような映画が興味深い理由の一つは、同時に起こるストーリーです...

「Python タイムスタンプ：初心者のための変換とフォーマットの基本」

「ジュニアおよびシニアデベロッパーに共通する最も重要なことを知っていますか？両者とも、マニュアルを参照せずに日付を操作する方法を知りません何か理由があって、覚えるのが難しいんですねしかし、もう大丈夫です！Python タイムスタンプは重要な役割を果たし...」

「複数パネルの複雑な図を作成するためのMatplotlibサブフィギュアのガイド」

複雑な（科学的な）図は、しばしば異なるサイズや注釈を持つ複数のプロットで構成されていますもし、matplotlib/seabornのエコシステムで作業している場合、複雑な図を作成するためのさまざまな方法があります...

GenAIにとっての重要なデータファブリックとしてのApache Kafka

ジェンAI、チャットボット、およびミッションクリティカルな展開での大規模言語モデルのリアルタイム機械学習インフラとしてのApache Kafka

言葉の解明：AIによる詩と文学の進化’ (Kotoba no kaimei AI ni yoru shi to bungaku no shinka)

イントロダクション人工知能の時代において、創作活動は変革の時を迎えています。アルゴリズムが感情を呼び起こす詩や物語を作り上げる時代。人間の創造性を再定義する芸術性と技術の融合、AIによる詩や文学の世界へようこそ。この記事では、AIが文学界へ進出する様子を探り、アルゴリズム、品質、倫理について深く掘り下げます。機械が人間の創造性を模倣できるかどうか、文学の未来におけるその影響についても考えてみましょう。機械が人間と人工的な創造性の境界に挑む、「人工の想像力」という領域に、ぜひご一緒に足を踏み入れてください。学習目標作者の創造活動を支援し、コンテンツを作り上げる際にAIが果たす創造的な役割を発見する。 AIが物語性を再構築し、対話型ストーリーテリングを可能にする方法を調査する。模倣や倫理的な問題、そして人間の作者の進化する役割に取り組む。ストーリーテリングを高めるための人間とAIの協力関係。文学が人間とAI双方にとって情感との深いつながりを持つかどうか。本記事はデータサイエンス・ブログマラソンの一環として公開されました。文学におけるAIの台頭文学は創造性の表現として人間に特有のものとされてきましたが、人工知能の登場により魅力的な進化を遂げています。AIが文学界に参入することは、革新と実験、そして議論の連続です。文学界におけるAIの短い歴史文学におけるAIの旅は、AIの成長の広い文脈に基づいています。それはテキスト生成の初期実験から始まりました。コンピュータが単語の羅列を生成し、時には無繋無意味で人間の表現の深みに欠けるものでした。しかし、このささやかな始まりがより深いものの礎となりました。21世紀初頭、AIの文学への役割は主に、マーケティングやニュース記事のための自動生成コンテンツなどのタスクに限られていました。それは実用的で効率的であったが、詩やフィクションの世界を形作る創造性とはほど遠いものでした。 AIによる文学の登場転機が訪れたのは、深層学習、自然言語処理（NLP）、ニューラルネットワークの進歩により、より洗練されたAIモデルが作成されるようになった時でした。これらのモデルは大量のテキストコーパスを分析し、文脈を理解し、人間のような散文や詩を生成する能力を持ちました。AIによる文学は、作家や読者、研究者の想像力をかきたてました。機械が本物のストーリーテリングの微妙なニュアンスを再現できるのか？詩に織り込まれた生の感情を捉えることができるのか？という興味深い問いが投げかけられました。 AIによって生成された作品が文芸雑誌やオンラインプラットフォームに現れ始めると、これらの問いは学術界で議論を呼び起こしました。今日、AIによる文学は単なる目新しさではありません。それは創造性の境界を絶えず押し広げる、探求のダイナミックな領域となりました。詩的な詩篇や機械によって織り成されるストーリーという形で、AIは文学の風景において自らの場所を見つけました。 AIによって書かれる詩の芸術性詩は常に文学における人間の感情や表現の深さを証明するものとして存在してきました。言語の壁を超えて単語を織り交ぜ、感情の模様を織り成すものです。人工知能はこの領域に果敢に挑戦し、詩の詩篇を世界に提供しています。 AIの詩的な能力の探求最初には不可能な仕事に見えるかもしれません。アルゴリズムが何世紀もの間自分たちの詩に心を注いだ詩人の芸術性をコード化して再現することは、どう考えても不可能に思えます。しかし驚くべきことに、AIは詩の本質を捉えることに大きな進歩を遂げています。特に深層学習に基づくAIモデルは、大量のテキストを理解し、文の内部に隠れたパターン、隠喩、感情を識別する驚異的な能力を持っています。彼らは言語の微妙なニュアンスを理解し、有名な詩人たちのスタイルを模倣することができます。彼らは読者を魅了し、魅了したままにする詩を作り出すのに役立つことがあります。以下は、AIモデルが詩を生成するPythonのシンプルなコードスニペットの例です： “`html from transformers import…

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