CyberAgent AI事業本部2024年度MLOps研修基礎編 / MLOps Basic
同年度のMLOps研修資料はこちらです。 (1/4) CyberAgent AI事業本部2024年度MLOps研修Container編: https://speakerdeck.com/szma5a/container-for-mlops (2/4) CyberAgent AI事業本部2024年度MLOps研修基礎編: https://speakerdeck.com/nsakki55/mlops-basic (3/4) CyberAgent AI事業本部2024年度MLOps研修応用編: https://speakerdeck.com/tyaba/mlops-handson (4/4) CyberAgent AI事業本部2024年度MLOps研修実践編: https://speakerdeck.com/hosimesi11/mlops-practice
Elastic CloudとLangChainでQiitaの記事をベクトル/セマンティック検索する方法の紹介 - Qiita
はじめに 生成AIの出現によりRAGパターンに使われるベクトル検索も注目を浴びてますが、従来のキーワード検索や全文検索とともに、ベクトル検索もElasticsearchの得意とするところです。 今回はElasticsearchでの日本語文書に対するベクトル検索を気軽に試せるJupyter Notebookを作りました。Qiita記事を検索対象に行っているので、割と専門的な文書に対する検索が試せるのではないでしょうか。 なお、今回の検索対象と検索ワードは割と適当に決めたものなので、何かの精度を結論づけるものではありませんのでご了承ください。 比較した検索手法 Elasticsearchの日本語全文検索 ... BM25という検索ランキングを使ったElasticsearchでの全文検索。日本語の形態素解析にkuromojiを使っています。 OpenAI Embeddingを使ったベクトル検索
松尾研 LLM講座 講義コンテンツ | 東京大学松尾研究室 - Matsuo Lab
松尾研究室が2023年9~10月に東京大学サマースクールで開催した LLM 大規模言語モデル講座のコンテンツを無償公開しています。 本講座は約2,000名の受講者が参加し、全7回の講義を実施しました。 最終課題としてGPUを使ったコンペティションでは約800名が参加し熱戦を繰り広げました。 現在、講義のスライドのみ公開しております。 ダウンロードは利用規約を確認の上、下記からダウンロードをお願いいたします。 最終更新: 2024年2月10日 問題・フィードバック報告フォームはこちら 第1回：Overview of Language Models LLMの概要、今後の各回の講義の概要、および日本のLLM開発状況について 第2回：Prompting and Augmented Language Model 事前学習済みLLMを追加学習せずに活用する技術（プロンプティング、⽂脈内学習、Augme
機械学習初心者がKaggleの「入門」を高速で終えるための、おすすめ資料などまとめ（2023年12月版）｜カレーちゃん
機械学習初心者がKaggleの「入門」を高速で終えるための、おすすめ資料などまとめ（2023年12月版） こんにちわ、カレーちゃんです。Kaggle GrandMasterです。 Kaggleはデータサイエンスに入門するのにとても適しています。ですが、英語の問題などがあり、入門するのが難しい。そこで、Kaggleの「入門」をこうすれば高速に完了できるというnoteを書きます。 同じタイトルの記事を、2020年8月にも書いたのですが、それから2年以上がたちました。それから、おすすめできる資料が増え、また、私が思う入門のコースもやや変わりましたので、更新をしたいと思います。 1.Kaggleに入門（はじめに取り組むと良い資料）Kaggleには、「タイタニックコンペ」という、練習用のコンペがあります。 これは、事故が起こったタイタニックの乗客のデータから、乗客の生死を予測するという、やりたいこと
つくりながら学ぶ！AIアプリ開発入門 - LangChain & Streamlit による ChatGPT API 徹底活用
つくりながら学ぶ！AIアプリ開発入門 - LangChain & Streamlit による ChatGPT API 徹底活用 この本では、LangChain と Streamlit を用いて、ChatGPT APIを活用するAIアプリを開発していきます。つくりながら学ぶことを重視し、簡単なチャットアプリ開発から始めて、Embeddingを活用するアプリ開発まで、ステップバイステップで学べます。 AIアプリをローカル環境で開発した後は、WEB上にデプロイする方法も学びます。クラウドの知識もほぼ必要なく、ランニングコストも掛からない方法で行うため、ぜひ作ったアプリを公開することにチャレンジしてみましょう。 500円と設定していますが投げ銭用です。本文は全て無料で読めます。
【忙しい人のための】Next.js公式チュートリアルを完走してきたので記事１本で振り返る【ギュッと凝縮】 | DevelopersIO
本記事はNext.jsのチュートリアルが大きく変わったためリンク切れを起こしています。 技術メモのため記事としては残しますが、リンク切れにご留意ください。 また機会があれば新チュートリアルで記事を書こうと思いますm(_ _)m こんちには。 データアナリティクス事業本部 インテグレーション部 機械学習チームの中村です。 今回は以下のNext.jsのチュートリアルをほぼ一通り（SEOのところ以外）実施しましたので、ポイントを記事化しました。 https://nextjs.org/learn/foundations/about-nextjs" チュートリアル自体は、以下のような内容が分かるものとなっています。 CRA（create-react-app）のみ使用しているとイメージしづらい、素のHTML + JavaScriptとReactの関係のイメージが分かる Reactがフレームワークではな
【無料】データサイエンス入門:機械学習編全35回まとめと目次
こんにちは，米国データサイエンティストのかめ(@usdatascientist)です． (追記)動画版も公開しました！全38時間の3部作という超大作です 【日本一の高評価】機械学習超入門講座(前編&後編)を公開しました!! 【ついに3部完結】機械学習超入門講座の本番編を公開しました!! いやーついに長かったデータサイエンス入門機械学習編35回分の記事を書き終えました！！ 本記事はそのまとめです．目次として使ってください． 目次 線形回帰 第1回: 機械学習とは？なにをしているのか？ 第2回: 線形回帰の損失関数をわかりやすく解説 第3回: 最急降下法を図と数式で理解する(超重要) 第4回: 正規方程式を完全解説(導出あり) 第5回: scikit-learnを使って線形回帰モデルを構築する 第6回: 線形回帰の係数の解釈の仕方(p値) 評価 第7回: (超重要)過学習と汎化性能を理解する(
映画のおすすめ：検索 | TensorFlow Recommenders
映画のおすすめ：検索 コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。 実際のレコメンダーシステムは、多くの場合、次の2つの段階で構成されます。 検索段階では、考えられるすべての候補から数百の候補の初期セットを選択します。このモデルの主な目的は、ユーザーが関心のないすべての候補を効率的に取り除くことです。検索モデルは数百万の候補を処理する可能性があるため、計算効率が高くなければなりません。ランク付け段階では、検索モデルの出力を取得し、それらを微調整して、可能な限り最良の少数の推奨事項を選択します。そのタスクは、ユーザーが関心を持つ可能性のあるアイテムのセットを、可能性のある候補の候補リストに絞り込むことです。このチュートリアルでは、最初の段階である検索に焦点を当てます。あなたは、ランキングのステージに興味があるなら、私たちを見ていランキングチュートリアルを。
サクッと始めるプロンプトエンジニアリング【LangChain / ChatGPT】
この本では、初心者・入門者の方に向けて、プロンプトエンジニアリングの知識や使い方を体系的にまとめました。 【概要】 ・内容：プロンプトエンジニアとは？、プロンプトエンジニアの必須スキル5選、プロンプトデザイン入門【質問テクニック10選】、LangChainの概要と使い方、LangChainのインストール方法【Python】、LangChainのインストール方法【JavaScript・TypeScript】、LCEL（LangChain Expression Language）の概要と使い方、LangSmithの概要と使い方【LLMOps】、LangServeの概要と使い方【API】、LangGraphの概要と使い方【Multi-Actor】、OpenGPTsの概要と使い方【OSS版のGPTs】、LangChain Evaluations【生成物の評価方法】、LangChain Hub、Op
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