複数の画像やテキストの解釈 Data science - Section 43
「Juliaでスクラッチから作成するゲート付き再帰ニューラルネットワーク」
私は以前から、科学プログラミングとデータサイエンスのためにJuliaを学び始めましたJuliaの持つ統計的な強力さと、Rの表現力...
13分でハミルトンを使用したメンテナブルでモジュラーなLLMアプリケーションスタックの構築
この投稿では、オープンソースのフレームワークであるHamiltonが、大規模な言語モデル(LLM)アプリケーションスタックのため...
「LLMsの実践的な導入」
「これは、実践で Large Language Models (LLMs) を使用するシリーズの最初の記事ですここでは、LLMs の紹介とそれらとの作業...
アップリフトモデルの評価
業界での因果推論の最も広く利用されているアプリケーションの1つは、アップリフトモデリング、または条件付き平均治療効果の...
学習トランスフォーマーコード第2部 – GPTを間近で観察
私のプロジェクトの第2部へようこそここでは、TinyStoriesデータセットとnanoGPTを使用して、トランスフォーマーとGPTベース...
成功に導くデータチームの意思決定
現実は複雑です:人々や組織は予期しない方法で行動し、外部の出来事は私たちの最もうまくいくワークフローに次々と障害を投...
「データサイエンスの面接を改善する簡単な方法」
この投稿では、未経験のデータサイエンスの採用マネージャーとしての過ちについての物語と、それが私の技術面接の方法に与え...
なぜデータは新たな石油ではなく、データマーケットプレイスは私たちに失敗したのか
「データは新しい石油」というフレーズは、2006年にクライブ・ハンビーによって作られ、それ以来広く反復されてきましたしか...
なぜデータは「新しい石油」ではなく、データマーケットプレイスは私たちに失敗したのか
「データは新しい石油」というフレーズは、クライブ・ハムビーによって2006年に造られ、それ以来広く引用されてきましたしか...
アップリフトモデリング—クレジットカード更新キャンペーンの最適化ガイド データサイエンティストのための
新進のデータサイエンティストとして、私の学術的なバックグラウンドは正確さを成功したプロジェクトの兆候として尊重するよ...
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