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OpenAI の Embeddings API はイケてるのか、定量的に調べてみる [AWS の Embeddings を追加]Python自然言語処理OpenAIbertembedding TL;DR OpenAI の Embeddings を JSTS で評価したところ、 BERT を JSTS でファインチューニングした場合には劣るものの、分散表現を得る手法としては十分な性能を持っていることが分かった。 Amazon Titan Embeddings が 2023 年 9 月 29 日に GA (一般提供) になったので追加調査したが、 JSTS スコアは OpenAI がまさった。 Cohere Embed Multilingual が Amazon Bedrock にて 2023 年 11 月 13 日に利用可能になったので追加調査したが、 JSTS スコアにおいて OpenAI
qiita.com/akeyi2018
通常のPythonでPandasを扱う時の苦労する部分 PythonのPandasで次のようにコードを書くことが多いと思います。 import pandas as pd df = pd.DataFrame([[4, 6], [1, 9], [3, 4], [5, 5], [9,6]], columns=["Mike", "Jim"], index=["Mon", "Tue", "Wed", "Thurs", "Fri"]) print(df)
【告知】 続編で COVID-19 の致死率を求めています。 目的 COVID-19 の致死率が本当に高いのか検証する 確率的プログラミング言語 Stan を触ってみる 確率的プログラミング言語とは 統計学的な関係性 (モデル) を記述したらいい感じに解いてくれるプログラミング言語です。実装としては、マルコフ連鎖モンテカルロ法によるサンプリングを行うようです。 手続き型プログラミング言語とは役割も手法も全く異なっているため、それを置き換える存在ではありません。 Stan は確率的プログラミング言語の一つです。 準備 データ ダイヤモンド・プリンセス号の感染状況を使います。 なぜなら、世界でこれよりも詳しく感染状況の調査が行われた空間は存在せず、最も正確な検証ができると期待されるからです。 項目 データ 日時 ソース
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