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数学
speakerdeck.com/pfn
今のLLMを取り巻く状況について紹介します。
speakerdeck.com/e869120
第1章 理論編 ・深層学習とは (p.13-) ・ニューラルネットワークとは (p.31-) ・どうやって学習するか: 勾配降下法 (p.57-) ・深層学習の注意点 (p.91-) 第2章 応用編 ・分類問題 (p.110-) ・画像認識 (p.120-) ・音声認識/自然言語処理 (p.151-) ・講演のまとめ (p.167-)
speakerdeck.com/masatakashiwagi
ML Career Night #1|生成AI時代の機械学習エンジニアのキャリア戦略 https://tech-track.connpass.com/event/304056/ これまでのキャリアを振り返りつつ,どういったことを想い今後のチャレンジをして行こうとしているかを話しています.
speakerdeck.com/uhyo
2024-03-28 Encraft #12 Frontend Quiz Night
speakerdeck.com/yuya4
2024年03月28日 ML Career Night #1|生成AI時代の機械学習エンジニアのキャリア戦略 (https://tech-track.connpass.com/event/304056/) におけるLT資料です。 私の考えている、生成AI・LLM時代における機械学習エンジニアとしてのキャリア戦略や開発戦略について紹介しました。
speakerdeck.com/daisukeshinoku
Raccoon Tech Connect #3 そろそろ春だから、うちの研修を紹介します(https://raccoon-holdings.connpass.com/event/310875/)でお話する内容です。
speakerdeck.com/10xinc
「みなさん、データのメタデータ管理ってどうやってますか?」での発表資料です。 - https://datatech-jp.connpass.com/event/310548/
speakerdeck.com/lycorptech_jp
第7回Data-Centric AIの登壇資料です。 発表者: 古川新 発表内容: エンタープライズのMLOps成長戦略において、開発効率が成熟してくるとモデルの運用の信頼性が課題になってきます。LINEヤフーのAIプラットフォームでは、データ品質管理を適切に管理することで運用の信頼性を向上するACP Data Qualityというマネージドサービスを提供しています。このセッションでは、一貫性のあるデータ品質管理を実現するための中核的機能の1つであるDQML(データ品質モデル言語)によるデータ品質のコード化の取り組みについて紹介します。
speakerdeck.com/minorun365
グループ企業向け勉強会資料を公開します! ハンズオンはこちら https://qiita.com/minorun365/items/24dfb0ea3afde6ed0a56 Anthropic来日イベントはこちら https://jawsug-ai.connpass.com/event/313318/
speakerdeck.com/pei0804
【イベントページ】 https://chatwork.connpass.com/event/311948/ 我が社が考える最強のデータ基盤'24最新版 Chatworkは約2年前よりデータ基盤の刷新プロジェクトを推進してきました。 スモールスタートで始まったプロジェクトは、今や拡大期を迎えています。 このイベントでは、そのプロセスや直面した壁などを大公開! さらにゲストには大西氏、CARTA HOLDINGSのPei氏を迎え、各社の考え方やこれからのアーキテクチャについて激論を交わします!
speakerdeck.com/wattson496
Try English LT! for engineers 第10回 https://try-english-lt.connpass.com/event/308327 credentialをSlackに書くな高校校歌 https://developers.freee.co.jp/entry/credential-high-school-song
speakerdeck.com/myfinder
チームでモデリングを育てるうえで 考えたこと・気づいたこと / Cultivating Modeling in Teams: Thoughts and Insights
speakerdeck.com/poteboy
Kuma UIの設計思想を説明しながら、実際にパフォーマンスを計測し、無理のない範囲での個人的ゼロランタイムCSS-in-JS選定基準を話しました。
speakerdeck.com/rince
2024/3/26 @Offers 各社事例で振り返る データ構造x技術負債LT vol.2 マイベストの商品データベースを再設計した実例を通して、データベースやアーキテクチャを再設計をする際の進め方について発表しました。
speakerdeck.com/fsubal
2024-03-27に行われたFindy『フロントエンド技術選定 ~ゼロランタイムCSS in JSとTailwind CSS編~』の登壇資料です https://findy.connpass.com/event/312625/
speakerdeck.com/aeonpeople
AEON TECH HUB #2 【2024年のAKSアップグレードを語る】ベストプラクティスと実践事例(https://aeon.connpass.com/event/308120/) で発表した「イオンスマートテクノロジーで実践しているAKSアップグレード戦略」の資料です。
speakerdeck.com/k1low
https://testnight.connpass.com/event/311263/
speakerdeck.com/netmarkjp
#SHIFT_SRE No SRE,No life|教科書には載っていない!俺たちが考えたSRE推進の道しるべ| #SHIFT TECH TALKS#1 登壇資料
speakerdeck.com/ponkio_o
speakerdeck.com/layerx
2024年3月25日に開催された「Startupこそ生成AIを活用していこう!生成AIの事業活用事例共有会」で、AI・LLM事業部の篠塚史弥が発表した資料です。 「LLMプロダクト事業の立ち上げにおける挑戦」をテーマに、LLMプロダクト開発において大事にしていること、LayerX内での具体的な開発アプローチについてお話ししました。 https://aws-startup-community.connpass.com/event/309291/
speakerdeck.com/k6s4i53rx
サービスメッシュ環境における OpenTelemetry 活用 / OpenTelemetry in Service Mesh
speakerdeck.com/icoxfog417
事例をもとに生成 AI をプロダクトの売上増加、コスト削減につなげる 3 つのステップを理解し実践を始めるための資料です。 AWS Startup Community で発表をしました https://aws-startup-community.connpass.com/event/309291/ ハイインパクトな生成 AI のユースケースを発見する ML Enablement Workshop https://github.com/aws-samples/aws-ml-enablement-workshop プロンプトエンジニアリングから Fine Tuning への移行時期 https://speakerdeck.com/icoxfog417/prompt-tuning-kara-fine-tuning-henoyi-xing-shi-qi-tui-ding
speakerdeck.com/azukiazusa1
OpenTelemetry には Semantic Conventions と呼ばれる規約で service という属性が定義されています。service はメトリックが計装されたアプリケーションの名前やバージョンを表します。特に、service.name と呼ばれる属性の重要性について話します。
speakerdeck.com/tmtms
データ品質をコード化! LINEヤフーのMLOpsを最適化する "ACP Data Quality" の紹介
speakerdeck.com/yud0uhu
3/24(日)に開催された、Object-Oriented Conference 2024(OOC2024)のTrack D(15:00〜)トークセッションの資料です。 https://ooc.dev/2024/ https://fortee.jp/oocon-2024/proposal/5565aea9-fcdc-4122-8b03-febb5dd52cae
speakerdeck.com/haru860
Object-Oriented Conference 2024 (2024年3月24日) で発表したスライドです。
speakerdeck.com/bengo4com
2024年3月24日(日)「 Object-Oriented Conference 2024 」に開催された、弁護士ドットコム サーバサイドエンジニアの貞森友章が登壇した際の資料です。 イベントURL:https://fortee.jp/oocon-2024/proposal/aac7a433-4dad-41d3-b2be-0cf459ff6ebc ■ 弁護士ドットコム株式会社プロダクト組織について https://speakerdeck.com/bengo4com/introduction-for-creators ■ 採用情報はこちら https://hrmos.co/pages/bengo4/jobs
speakerdeck.com/fuwasegu
OOC(Object-Oriented Conference 2024)の登壇資料です
speakerdeck.com/cafenero_777
NSDI '23 - https://www.usenix.org/conference/nsdi23/presentation/bai - https://www.microsoft.com/en-us/research/publication/empowering-azure-storage-with-rdma/
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