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「Githubの使い方？ステップバイステップガイド」というテキスト

GitHubに登録するには、以下の6つの手順を守ってくださいステップ1: GitHubにサインアップするウェブサイトを訪問し、「サインアップ」ボタンをクリックします。ユーザー名、メールアドレス、パスワードなどの情報を入力します。入力が完了したら、メールを確認して、無料のGitHubアカウントを入手できます。 https://docs.github.com/en/get-started/quickstart/hello-world ステップ2: GitHub上でリポジトリを作成する GitHub上でリポジトリを作成するプロジェクト用のGitHubリポジトリを作成するには、以下の簡単な手順に従ってください： 1. GitHubページの右上隅に移動し、「+」サインをクリックし、「新しいリポジトリ」を選択します。 2. 「リポジトリ名」ボックスにリポジトリ名を入力します。 3. 「説明」ボックスに簡単な説明を追加します。 4. リポジトリが公開されるか非公開になるかを選択します。 5. 「READMEファイルを追加する」オプションをチェックします。 6. 「リポジトリを作成する」ボタンをクリックします。このリポジトリは、ファイルの整理と保存、他の人との協力、GitHub上でのプロジェクトのショーケースに使用できます。…

「Amazon SageMaker Pipelines、GitHub、およびGitHub Actionsを使用して、エンドツーエンドのMLOpsパイプラインを構築する」

機械学習（ML）モデルは孤立して動作するものではありません価値を提供するためには、既存の製造システムやインフラに統合する必要がありますそのため、設計と開発の過程でMLライフサイクル全体を考慮する必要がありますMLオペレーション（MLOps）は、MLモデルの生涯にわたって効率化、自動化、およびモニタリングを重視しています堅牢なMLOpsパイプラインを構築するには、異なる部門間の協力が求められます[…]

2023年に再訪するトップの生成AI GitHubリポジトリ

はじめに 2023年も終わりに近づき、人工知能の領域は忍び足で進化を続けています。最新の進歩について追いかけることは、動く標的を追うようなものです。幸いにも、GitHubの活気あるエコシステムの中には、貴重な情報源が数多く存在しています。ここでは、2024年を含む将来のAI学習のためのスプリングボードとなる、トップのAI GitHubリポジトリを紹介します。この厳選されたリストは完全ではありませんが、関連性、インパクト、および好奇心を刺激する潜在能力により、それぞれのリポジトリが評価されています。 Hugging Face / Transformers 117k スター | 23.3k フォークこのリポジトリは、自然言語処理（NLP）に興味のある人々にとって宝庫です。BERT、RoBERTa、T5などのさまざまな事前学習済みのTransformerベースのモデル、詳細なドキュメント、チュートリアル、そして活気あるコミュニティがホスティングされています。主な特徴幅広い事前学習済みモデル、包括的なドキュメント、活発なコミュニティサポート、多様なアプリケーションの可能性、他のライブラリとの簡単な統合。このGenerative AI GitHubリポジトリを探索するには、ここをクリックしてください。 Significant Gravitas / AutoGPT 155k スター…

「データサイエンスプロジェクトのための8つのGitHubの代替品」

イントロダクション GitHubの鳥かごから自由になる準備はできていますか？ GitHubは長い間、コード管理の信頼できるパートナーでしたが、データサイエンスプロジェクトの固有のニーズに特化した代替プラットフォームの広大な景色を探索する時が来ました。これらのプラットフォームの主な特徴は、大規模なデータセットを簡単に処理できること、Jupyterノートブックがシームレスに統合されること、そしてコラボレーションが楽になることです。データサイエンスプロジェクトにおけるGithubの代替案トップ8を見てみましょう！ GitHubの代替案を検討する理由 GitHubは間違いなく強力なプラットフォームですが、データサイエンスプロジェクトにはいくつかの制限があります。その主な欠点の1つは、大規模なデータセットのサポートが不足していることであり、大量のデータを扱うデータサイエンティストにとっては大きな障害となる場合があります。さらに、GitHubはコードのバージョニングとコラボレーションに焦点を当てているため、データサイエンスチームの特定のニーズを十分に満たすことができないことがあります。データの管理と分析に高度な機能を必要とすることが多いデータサイエンスチームにとっては、もう少し進んだ機能が必要です。これらの問題に取り組むために、データサイエンスのプロジェクトにはこれらのGitHubの代替案を検討することができます！ Bitbucket Bitbucketは、データサイエンスプロジェクトに特化したさまざまな機能を提供する人気のあるGitHubの代替案です。Jupyterノートブックとのシームレスな統合を提供し、データサイエンティストが簡単にノートブックを共有して共同作業することができます。Bitbucketは大規模なデータセットの堅牢なサポートも提供しており、データ集中型のプロジェクトには優れた選択肢です。このGitHubの代替案でデータサイエンスプロジェクトを始めるためには、ここをクリックしてください。 GitLab GitLabは、データサイエンスプロジェクト向けの包括的な機能セットを提供するGitHubの強力な代替案です。組み込みの継続的インテグレーションと展開機能を提供し、データサイエンティストがワークフローを自動化しやすくしています。GitLabはデータのバージョニングやデータの系統のような高度なデータ管理機能も提供しており、データサイエンスプロジェクトにおける再現性と追跡性の担保に不可欠です。 GitLabを探索するためには、ここをクリックしてください。 SourceForge SourceForgeは、オープンソースソフトウェア開発に広く利用されてきた歴史のあるプラットフォームです。他の代替案と比べると洗練されたレベルは提供していませんが、SourceForgeはデータサイエンスプロジェクトのホスティングと管理のための信頼性のある簡単なソリューションを提供しています。バージョン管理、問題追跡、およびコラボレーションの機能を提供しており、小規模なデータサイエンスチームに適しています。このGitHubの代替案をデータサイエンスプロジェクトに探索するためには、ここをクリックしてください。 GitKraken GitKrakenは、データサイエンスプロジェクト向けの使いやすいインターフェースとさまざまな機能を提供する人気のあるGitクライアントです。JupyterノートブックやRStudioなどの人気のあるデータサイエンスツールとのシームレスな統合を提供し、データサイエンティストがプロジェクトを管理しやすくしています。また、GitKrakenはバージョン管理履歴から洞察を得るための高度な可視化機能も提供しています。このGitHubの代替案でプロジェクトを始めることができます！ここをクリックしてください。 AWS CodeCommit AWS CodeCommitは、Amazon Web Servicesが提供する完全に管理されたソースコントロールサービスです。Amazon…

VoAGIニュース、12月6日：機械学習をマスターするためのGitHubリポジトリ•データエンジニアリングをマスターするための5つの無料コース

今週のVoAGIでは、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から、MLをマスターし夢の仕事を得るためのGitHubのリポジトリを発見しますデータエンジニアは、データ駆動の全体的なデータワークフローのために必要なインフラストラクチャとツールを準備・管理する必要があります...