複数の画像やテキストの解釈 データサイエンス - Section 104
データ サイエンスの芸術と科学でデータの力を解き放ちます
「ウォルマート、よりパーソナライズされたショッピング体験を提供するためにAIを活用」
小売りの巨人ウォルマートは、顧客により個人に合わせたショッピング体験を提供するためにAIを活用しようとしています同社がA...
「ニューヨーク市、AIアクション計画を導入」
今日、ニューヨーク市はAIアクションプランを導入しましたこれは画期的な動きとされており、この市は米国で最初の主要都市と...
Google MapsのAir Quality APIから大気汚染データを取得するためのPythonツール
2023年8月、GoogleはマッピングAPIのリストに、空気品質サービスの追加を発表しましたそれについての詳細はこちらでお読みい...
「都市部の話題の中心地を特定する」
この記事では、OpenStreetMap(OSM)から収集された興味ポイント(POI)に基づいて、特定の興味に対してホットスポットを特定...
機械学習エンジニアリングチームの炭素排出量’ (Kikai Gakushū Enjiniaringu Chīmu no Tanso Hatsu shutsuryō)
「人間の活動による地球温暖化による気候危機は誰もが認識していますその壊滅的な結果を防ぐために、世界は温室効果ガスの排...
AIブームがクラウドサービスに与える影響の調査
「クラウドサービスはかつてデータサイエンス界で話題となりましたしかし、今や話題はAIに移っています - 無限の可能性を持つ...
ファインチューニングLLM パラメータ効率の改善 (PEFT) — LoRA および QLoRA — パート1
このブログでは、パラメータ効率的微調整(PEFT)のアイデアを理解し、PEFTの2つの最も重要な手法であるLoRAとQLoRAを探求します
(Juriya o ukeireru shoutaijou)
ジュリアはジェネラルパーパース、ダイナミック、ハイパフォーマンスで高レベルなプログラミング言語で、ジャストインタイム...
テキストをベクトルに変換する:TSDAEによる強化埋め込みの非教示アプローチ
TSDAEの事前学習を対象ドメインで行い、汎用コーパスでの教師付き微調整と組み合わせることで、特化ドメインの埋め込みの品質...
未来のマスタリング:IaC技術を活用したLLM生成データアーキテクチャの評価
この記事では、LLMの適用性について取り上げますインフラストラクチャのプロビジョニングから構成管理、展開に至るまで、実際...
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