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

11月に必読の「ナレッジグラフ、ハードウェアの選択、Pythonのワークフロー、およびその他の記事」

データと機械学習の専門家にとって、別の波乱に満ちた年の最終段階に入っていると言えます。世界の多くの地域で本格的な年末年始のシーズンが始まる前に、多くの方が新しいスキルを学ぶ最後のプッシュをしたり、最新の研究に追いついたり、次のキャリアの準備をしたりしていることでしょう。

11月の必読記事の選集は、多岐にわたり、われわれのコミュニティが最近関心を寄せてきたトピックや興味に響いています。知識グラフの作業から求職プロセスの効率化まで、これらの優れた記事を新年の計画立案の際にご活用いただければ幸いです。お楽しみください！

人気記事

先月の最も読まれ、共有された記事をご紹介いたします。

• どんなテキストでも概念グラフに変換する方法Mistral 7Bモデルを使用して、どのテキストコーパスでも知識グラフに変換する方法を学びましょう。ラーフル・ナヤク氏による詳細な解説があります。
• Apple M2 Max GPUとNvidia V100、P100、T4の比較頑丈なハードウェアベンチマークを好む方は多いでしょう。ファブリス・ダニエル氏によるApple Silicon M2 Max GPUの性能をNvidia V100、P100、T4と比較した記事が掲載されています。
• 私が6ヶ月でデータアナリストの仕事を得た方法ナターシャ・セルヴァラジ氏による記事では、求職者が競争力の高い求人市場で効率的になるための必要なスキルや創造的なAIの活用方法について紹介されています。
• リアルライフの例とPythonコードで説明する隠れマルコフモデルコードを書いて試行錯誤する準備ができている方には、カロリーナ・ベント氏による隠れマルコフモデルの解説記事がおすすめです。

• ネットワークグラフの視覚化に最適なPythonパッケージベンジャミン・リー氏のデビューTDSの記事では、ネットワークグラフの視覚化に強力な機能を持つオープンソースパッケージ「Gravis」の内部機能について解説しています。
• 7冊の書籍で線形代数からディープラーニングへ（2023年冬版）来週の余暇をどのように過ごすか分からない方には、アンドレアス・ストッフェルバウアー氏による書籍のおすすめリストが大いに役立つでしょう。統計、ニューラルネットワークなど、幅広いトピックをカバーしています。
• 検索応答学習（RAG）：理論からLangChainの実装へ検索応答学習は機械学習コミュニティで大きな話題となっており、興味がある方には、レオニー・モニガッティ氏による入門記事がおすすめです。このアプローチの基本原理を解説し、詳細な実用的な実装も提供しています。

注目プロジェクトと話題提供者

インスピレーションを探しているか、分野を形作る活発な議論に追いつきたい場合は、これらのピックがおすすめです。

• 「AIがあなたの問題を解決できるでしょうか？」
• 「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」
• 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

• 人間の労働が機械学習を可能にする方法人間の手を借りた手法が、最近のStephanie Kirmer氏の記事で新たな展開を見せています。人間の作業に頼らなければ機械学習の進歩はあり得ないことに関して焦点を当てています。
• WhatsAppチャットを使用した言語モデルの作成方法私たちのグループチャットは、ミームやGIF共有のための楽しい場所と考える人もいます。しかしBernhard Pfann, CFA氏はそれをGPTベースの言語モデルの基礎として使用しました。
• 失われたDALL-E 3の翻訳ジェネレーティブAIのテキストから画像への変換ツールにおいて、入力言語が出力にどのように影響を与え、モデルの組み込まれたバイアスについて何を教えてくれるのかを解明します。Yennie Jun氏の最新記事には、この重要なテーマについて詳しく探求されています。
• データサイエンティストの履歴書を特別にするための5つのシンプルな方法測定可能な影響に焦点を当てたり、具体的なフォーマットのヒントを提供したりすることによって、Madison Hunter氏の成功する履歴書作成ガイドは、将来の役割を考えている人にとって必読の書です。
• 私のライフスタイル統計：1年間の習慣追跡から学んだこと1年間にわたって自分の日々の習慣を追跡するには多くの献身が必要です。そのためPau Blasco i Roca氏のデビュー記事は多くの読者の共感を呼びました。同じような旅に出る予定がなくても、データの収集と分析についての魅力的な説明です。

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