画像の認識・理解シンポジウム（MIRU2023）チュートリアル
大規模言語モデル時代のHuman-in-the-Loop機械学習
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Evidently AI - ML system design: 300 case studies
How do companies like Netflix, Airbnb, and Doordash apply machine learning to improve their products and processes? We put together a database of 300 case studies from 80+ companies that share practical ML use cases and learnings from designing ML systems. Navigation tips. You can play around with the database by filtering case studies by industry or ML use case. We added tags based on recurring t
Introduction - Hugging Face NLP Course
Welcome to the 🤗 Course! This course will teach you about natural language processing (NLP) using libraries from the Hugging Face ecosystem — 🤗 Transformers, 🤗 Datasets, 🤗 Tokenizers, and 🤗 Accelerate — as well as the Hugging Face Hub. It’s completely free and without ads. What to expect? Here is a brief overview of the course: Chapters 1 to 4 provide an introduction to the main concepts of t
A Cookbook of Self-Supervised Learning
Self-supervised learning, dubbed the dark matter of intelligence, is a promising path to advance machine learning. Yet, much like cooking, training SSL methods is a delicate art with a high barrier to entry. While many components are familiar, successfully training a SSL method involves a dizzying set of choices from the pretext tasks to training hyper-parameters. Our goal is to lower the barrier
【Prompt Engineering】LLMを効率的に動かす「ReAct」論文徹底分解！😎
ReActとは？ LLMのpromptingの方法の一つです。LLMに質疑応答させたり、意思決定させたりという場面で力を発揮するほか、外部データベースや外部APIとLLMを組み合わせる場合にも使えます。 また、LangChainでもReActの考え方は多く活用されています（エージェントなど） 今回はReActが提案された論文REACT: SYNERGIZING REASONING AND ACTING IN LANGUAGE MODELSを細かくチェックしていきます！ 論文のソースはこちら： この記事を見て分かること CoT、ReActのノリが分かる ReActの限界と能力の向上方法について理解できる Let's Go! 元の論文の各章の内容要約＋一言コメントでまとめています。ちょっとLangChainとか齧った方なら理解できる程度のものだと思います。（内容要約が分からなかったら所感だけ見
初心者がMLOpsを学習した時にぶち当たった "壁" のお話 | ドクセル
スライド概要 2022-08-07 JAWS-UG京都【京都駅前会場／オンライン】 オフラインでre:Boot! 最新のAIを本気で学ぼう の発表資料です。 ーーーお仕事についてーーー 【現在（2社目）：クラウドエンジニア】 2022/2/1より勤務中 クラウドサービスを利用したシステムの設計、開発、構築の業務を行なっています。 ーーージェンダー・お仕事以外についてーーー 私のジェンダーについて、簡単にまとめると以下のとおりです。 身体的性：男性 性的指向：女性が好き 性自認：Xジェンダー、Non-binary、MtX LGBTQ+：Q また、趣味として女装をやっておりまして、「酒井謎子」(sakai-nako)というハンドルネームで活動しています。
Preprocess data use BigQuery ML | Google Cloud Blog
How to use advance feature engineering to preprocess data in BigQuery ML Preprocessing and transforming raw data into features is a critical but time consuming step in the ML process. This is especially true when a data scientist or data engineer has to move data across different platforms to do MLOps. In this blogpost, we describe how we streamline this process by adding two feature engineering
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Track Football Players with Computer Vision