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WEBVTT
00:00.740 --> 00:05.720
いやはや、 いやはや、 長い一日だったが、 おめでとう。
00:05.750 --> 00:16.310
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。
00:16.340 --> 00:23.450
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、
00:23.450 --> 00:28.310
ハグする顔ハブにアップロードした。
00:28.310 --> 00:31.880
JupyterLabで私がしてきた様々なことに慣れ親しみながら、
00:31.880 --> 00:46.820
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。
00:46.820 --> 00:50.060
ここまで来られたことを祝福したい。
00:50.270 --> 01:03.560
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、
01:03.560 --> 01:20.180
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。
01:20.630 --> 01:25.550
というわけで、 次回はベースラインモデルについて。
01:25.550 --> 01:29.210
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。
01:29.210 --> 01:36.320
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。
01:36.320 --> 01:38.120
そして、 私はそれを楽しみにしている。
01:38.120 --> 01:39.440
そこでまた会おう