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テックの雇用削減はAI産業について何を示しているのか?
最近数ヶ月間、テクノロジー業界は大量の解雇に見舞われていますこれによって多くの労働者やテクノロジーに参入したいと考えている人々が、次にどのような道を進むべきか分からなくなっています例えば、2023年には10万人以上のテクノロジーの解雇がありましたAmazonやGoogle、Metaなどの企業は大規模な解雇を発表しました...
「データウェアハウジング入門ガイド」
データウェアハウスの主要なコンポーネント、アーキテクチャ、ベストプラクティス、課題、利点を探求してください
データエンジニアリング:初心者のためのフォーミュラ1にインスパイアされたガイド
私は強く信じていますある概念を説明する最も良い方法は、具体例を用いることですしかし、私の大学の教授の中には、「それを説明するために例が必要なら、それは理解していない証拠」と言う人もいました
「ゼロ-ETL、ChatGPT、およびデータエンジニアリングの未来」
変化が苦手な方には、データエンジニアリングは適していませんこの領域では、ほとんどのことが再構築されました最も顕著な最近の例は、SnowflakeとDatabricksがデータベースの概念を変革し、モダンデータスタックの時代を開いていますこの動きの一環として、Fivetranとdbtは基本的に...
アマゾンセージメーカーキャンバスでのMLのためのデータ準備を加速させる
「データの準備は、機械学習(ML)のワークフローにおいて重要なステップですしかし、これにはしばしば煩雑で時間のかかる作業が伴いますAmazon SageMaker Canvasは、Amazon SageMaker Data Wranglerによって強力なデータの準備機能をサポートするようになりましたこの統合により、SageMaker Canvasはお客様に対してエンドツーエンドのノーコードワークスペースを提供し、データの準備、MLの構築と利用を行うことができます」
先駆的なデータオブザーバビリティー:データ、コード、インフラストラクチャ、およびAI
「私たちが2019年にデータの監視カテゴリーを立ち上げた時、その言葉は私にはほとんど発音できないものでしたしかし、4年後、このカテゴリーは現代のデータスタックの中核的な層として確立されましたデータの監視はG2カテゴリーであり、GartnerやForresterなどによって認識され、さらに重要なことには、数百の企業に広く採用されています...」
「エンタープライズAIの処理のための表現能力を向上させる鍵は、RAG + ファインチューニングです以下にその理由を説明します」
「ジェネレーティブAIはほとんどのCEOの頭にありますが、そのエンタープライズへの適応方法は議論の余地がありますその成功の鍵はRAGと微調整にある理由をここで説明します」
「エンタープライズAIの堀はRAG +ファインチューニングです- これが理由です」
LLM(リライト・マニュピュレイション・リモデル)に対する話題は前例のないものですが、それには理由がありますAIによるバレンシアガで身を包んだポープのイメージや、鼓動のないカスタマーサポートエージェントなど、生成AIには…
『RAG データとの会話の仕方』
「以前の記事では、ChatGPTを使用してトピックモデリングを行う方法についてご紹介しました私たちのタスクは、さまざまなホテルチェーンの顧客からのコメントを分析し、それぞれに言及された主要なトピックを特定することでした...」
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...
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