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機械学習と勉強に関するasa_ca3のブックマーク (2)

  • ChatGPTで「学習指導要領何でも回答Bot」をつくってみた|稲田友

    前回「学校教育における全体アーキテクチャを描いてみた」がそれなりに好反応だったので、次はその中身の解説の予定でしたが、、、 行き当たりバッタリのnoteなので、今回は(も?)横道にそれちゃいます(でも必ず近いうちに書きます)。 ※タイトル読んで来て「早く学習指導要領何でも回答Bot触らせろや」という方はこちらに行っちゃってくださいー(でも戻ってきてねー) 学習指導要領を理解しなくちゃ前回の「学校教育における全体アーキテクチャを描いてみた」では20以上の国の文書等を読み込んで描いてみた、と書きました。 でも「学校教育」を考えるのであれば、前提となる「学習指導要領」を理解する必要もあるのでは?と。 でも、学習指導要領って総則解説ぐらいしか通しで見たことがなく、何かのタイミングでごくたまに「小4理科ってどんな力が求められているのだっけ?」みたいに見る程度。 学習指導要領って小学校編だけでも337

    ChatGPTで「学習指導要領何でも回答Bot」をつくってみた|稲田友
  • 機械学習モデルを作成する - Training

    Microsoft Learn では、対話的な方法で、従来の機械学習の概要を理解することができます。 これらのラーニング パスは、ディープ ラーニングのトピックに移行するための優れた基盤にもなり、各自の生産性を向上させます。 最も基的な従来の機械学習モデルから、探索的データ分析やカスタマイジングのアーキテクチャまで、ブラウザーを離れることなく、概念的内容や対話型の Jupyter Notebook を簡単に把握することができます。 知識と興味に応じて自分のパスを選択してください。 オプション 1: 完全なコース: 機械学習のためのデータ サイエンスの基礎 ほとんどのユーザーには、このパスがお勧めです。 これには、概念の理解を最大限に高めるカスタム フローを備えた、他の 2 つのラーニング パスと同じモジュールがすべて含まれています。 基になる概念と、最も一般的な機械学習ツールでモデルを構

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