いやはや､ いやはや､ 長い一日だったが､ おめでとう｡
私たちは､ トレーニングに使用するデータのサンプルとなるよう､ 細心の注意を払ってデータセットを作成しました｡
そして最後に､ 私たちはもちろんそれをハグする顔のデータセット､ つまりトレーニング部分とテスト部分を持つデータセットディクトにし､
ハグする顔ハブにアップロードした｡
JupyterLabで私がしてきた様々なことに慣れ親しみながら､
この説明をすべて読み終えたなら､ この後のセッションで使える自分のデータセットがハブの中にあることになります｡
ここまで来られたことを祝福したい｡
Llmsを使った商業的なビジネス問題を解決するための5つのステップ戦略の理解､
3つの異なる最適化テクニックの比較､ データセットのキュレーションの詳細などです｡
というわけで､ 次回はベースラインモデルについて｡
我々は伝統的な機械学習ソリューションを作るつもりだ｡
そして､ 伝統的なテクニックと先進的なテクニックを適用し､ 何が良い結果をもたらすかを見極めるつもりだ｡
そして､ 私はそれを楽しみにしている｡
そこでまた会おう