• データサイエンスをマスターするための無料の本5冊
• 大規模言語モデル(LLM)をマスターする7つのステップ

• カナダの第1回データ AIカンファレンスの席を確保 – Corp Agencyから
• UplimitのMetaflow Masteryコースで機械学習の旅を加速 – Uplimitから
• 成功のための求められるSAS認定資格 – SASから
• データサイエンスの方法がビジネスの成功を推進 – Northwestern Universityから
• セマンティックレイヤー：AIによるデータ体験の基盤 – Cubeから

• 自然言語処理技術の比較：RNN、トランスフォーマー、BERT
• RAG vs Finetuning：LLMアプリケーションを高めるための最適なツールはどちら？
• データサイエンスのために学ぶべきSQLの理由
• ML向けETLのベストプラクティス
• Kaggleコンペティションは実世界の問題に役立つか？
• データメッシュの探求：データアーキテクチャの新しいパラダイムシフト
• Fasten Your Seatbelt: Falcon 180B is Here!
• 深層学習用のRust Burn Library
• [How To Fine-Tune ChatGPT 3.5

Turbo](https://www.kdnuggets.com/how-to-finetune-chatgpt-35-turbo) – Pythonでデータクリーニングをマスターする技術 – 生成AIバブルはまもなく崩壊する – 信頼性の高い生成を実現するためのチェーンオブ検証による進化: Prompt Engineeringの飛躍 – DALL·E 3 is Here with ChatGPT Integration – ChatGPT vs. BARD – LLMモデルを強化するためのキックアスなPrompt Engineeringテクニック – AIによって3年以内に労働力の40%が影響を受ける – 最高のクラウドデータベース7つ – 初心者向けデータサイエンスの面接で成功するためのさらなるヒント – 勾配降下法：最適化の山岳ガイド – 雇用を考える上でインドのトップ企業 – SQLを使ったデータベースの導入：ハーバード大学の無料コース – ニューラルネットワークの簡単な歴史 – ChatGPTとAIでお金を稼ぐ3つの方法 – 10の基本的な統計的概念をわかりやすく解説 – AIを環境に優しいものにするための7つの戦略 – LLMベースの自律型エージェントの成長 – Thought Graph：大規模言語モデルにおける問題解決の新たなパラダイム – 高収入のデータサイエンスの仕事につくための7つのプラットフォーム – 予測分析がテック業界の意思決定を革新 – スカイネットの向こうに：AI進化の新たなフロンティアを創造する – Python f-Strings Magic：コーダーが知っておくべき5つのトリック！