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『Amazon SageMaker を使用して、Talent.com の ETL データ処理を効率化する』

この投稿では、Talent.comでの求人推薦モデルのトレーニングと展開のために開発したETLパイプラインについて説明します当社のパイプラインは、大規模なデータ処理と特徴抽出のためにSageMaker Processingジョブを使用して効率的なデータ処理を行います特徴抽出コードはPythonで実装されており、一般的な機械学習ライブラリを使用してスケーラブルな特徴抽出を行うため、コードをPySparkを使用する必要はありません

「AIアシスタントと共に気候変動に備える」

この記事では、優れたProbable Futures APIと新しいOpenAI Assistants APIからの気候変動データを使用して、対話型AIエージェントを作成する方法について探求しますこのAIエージェントは、回答する能力を持っています...

「Pandasを使用したSpark上のPythonの並列化 並行性のオプション」

私の前の役職では、数千のディスクにわたるマネージドサービスのお客様の将来のディスクストレージ使用量を予測するための内部プロジェクトに取り組んでいました各ディスクは以下の条件があります...

「AIのリスクと絶滅：AI革命の中での人類の不安定な未来」

進行中のAI革命によって引き起こされる深刻なAIのリスクを探求してください専門家は絶滅の危険性を警告しています詳しく知りましょう！

「OpenAI APIを使用して、大規模な言語モデルを用いた表データ予測の改善」

最近では、大規模な言語モデルやそのアプリケーションやツールがニュースやソーシャルメディアで話題になっていますGitHubのトレンディングページには、広範なリポジトリが大量に掲載されています...

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