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ill-identified diary
●12/23 18:13
データハンドリング/データ加工 (19)MCMC (9)keras (1)Mendeley (1)

めもめも
●12/10 12:41
2024-12-10孤独のプロトタイピング 〜 井の頭徒労、生成AIの荒野を彷徨うオフィス街の高層ビルの一室。窓から差し込む午後の日差しが、会議室のテーブルを照らしている。井の頭徒労は、緊張した面持ちで顧客の二人と向き合っていた。「井の頭さん、私たちの会社では、最先端の生成AIアプリを開発したいと考えています。ユーザー体験の最適化を追求し、チャットボットで何でも対応できるような、画期的なアプリを期待しています!」顧客企業の企画部門担当者、秋原と名乗る女性は、自信満々にそう切り出した。彼女は、流行のファッションに身を包み、意識が高そうな雰囲気を漂わせていた。「ええ、RAGとエージェントを組み合わせたアーキテクチャで、ユーザーのあらゆるニーズに応えられるようにしたいですね。もちろん、最新のLLMとベクトル検索も活用します。」技術部門担当者の波多野と名乗る男性は、秋原の言葉に頷きなが

Gunosyデータ分析ブログ
●12/06 12:45
2024-12-05LLMでの業務支援 まとめ動画作成効率化プロジェクトの話LLMs プロンプト 運用 開発こんにちは。ML チームの 大城(k.oshiro)です。 こちらの記事は Gunosy Advent Calendar 2024 - Adventar の 5 日目の記事です。 4 日目の記事は nagayama さんの Android Push 通知の Tips - Gunosy Tech Blog でした。 本記事では私が今年取り組んだプロ…開発 (8)ABテスト (8)運用 (5)Re:dash (4)LLMs (4)CNN (2)評価関数 (2)プロンプト (2)Edward (1)確率モデリング (1)Kibana4 (1)Terraform (1)ハッカソン (1)LLMでの業務支援 まとめ動画作成効率化プロジェクトの話

ほくそ笑む
●11/11 02:24
n <- 1300 p <- 300 # データの生成 set.seed(314) x <- rnorm(n * p, mean = 0, sd = sqrt(1/n)) X <- matrix(x, nrow = n, ncol = p) beta <- matrix(rep(c(10, -10, 0), each = p/3)) prob <- plogis(X %*% beta) y <- rbinom(n, 1, prob) # ロジスティック回帰モデルの適用 fit <- glm(y ~ X, family = binomial, control = list(maxit = 50))n <- 1500 p <- 300 # データの生成 set.seed(314) x <- rnorm(n * p, mean = 0, sd = sqrt(1/n)) X <- matrix(

LINE Engineering Blog
●05/16 07:26
behavior generationMLline-intern-jaline-intern-ja

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