GitHub Co-Pilot is an AI-powered code assistant that uses machine learning to suggest and complete lines of code as you type. In this video, we take a deep d...
A few days ago, GitHub released news of an upgrade to GitHub Copilot called GitHub Copilot X. With a new chat feature, PR ecosystem AI, CLI support, Voice co...
Are you looking for a comprehensive guide to GitHub Copilot? Then you've come to the right place! In this video, I'll cover everything you need to know about...
In the past months, AI tools have become all the rage: machine learning-based products are able to generate lifelike images, dream up landscapes that have ne...
In this video, we will look at and try the GitHub Copilot AI pair programmerSponsor: Hostinger (10% off with TRAVERSYMEDIA)https://www.hostinger.com/traversy...
YouTube ビデオでは、Copilot X の可能性について説明しています。Copilot X は、開発者がアプリケーションをゼロから構築し、既存のコードを理解し、コードをリファクタリングするのを支援することで、ソフトウェアの作成方法を根本的に変えることができるツールです。このビデオでは、Copilot Chat がコードのナビゲートと理解をどのように支援できるかを示し、プログラミング言語の構文と文法について説明します。ただし、ツールのプロンプトは常に十分に正確であるとは限らず、一部のコードベースを完全に理解するには、より多くのコンテキストが必要です。それにもかかわらず、このツールは既存のコードのリファクタリングと変更を支援するのに有望です。全体として、講演者はコードの操作と理解における Copilot の正確さと有用性に感銘を受けており、これがソフトウェアの作成方法を変えると信じています。
00:00:00このセクションでは、講演者が Copilot X について説明します。Copilot X は、ソフトウェアの作成方法を根本的に変える可能性があるため、多くの注目を集めた Copilot の新しいバージョンです。彼らは、アプリケーションをゼロから構築し、既存のコードを理解し、コードをリファクタリングするのに役立つ機能をテストすることで、Copilot X の機能を実証すると説明しています。講演者は、プロセスをガイドする Copilot Chat を頼りに、Go を使用して GitHub CLI 拡張機能の作成を試みます。 Copilot Chat は役立つプロンプトと提案を提供し、スピーカーが最初から始めるのではなく、既存のパッケージを使用して拡張機能を構築するようにガイドします。講演者は Copilot X の機能に感銘を受け、業界にパラダイムシフトをもたらす可能性があると述べました。
00:05:00このセクションでは、ソフトウェア開発者が Copilot と呼ばれるツールを使用して Go パッケージの構築を試みます。ただし、このツールは不明な作成者からのパッケージをインストールすることを提案するため、悪意のある者がこれを利用すると攻撃ベクトルとなる可能性があります。開発者は、何が起こっているのかを明確にするために Copilot チャットを使用しようとしましたが、プロンプトは十分正確ではありませんでした。これは、この種のツールが開発者を完全に置き換える準備ができているわけではありませんが、何かを構築し始める場合には役立つ可能性があるという明らかな証拠です。開発者は、ページネーション、API レート制限、集計を処理する公開パッケージを備えた CLI を使用して GitHub API を活用する、より良い方法があることに気づきました。
Copilot X has been announced and as a Software Engineer working at GitHub, I got the chance to put it to the test. I believe it will change the way we write ...
このビデオでは、コードを提案し、リアルタイムで関数を記述するように設計された AI を活用したペア プログラマである GitHub Copilot について学び、使用するユーザーの体験を紹介します。ユーザーは、Visual Studio Code で Copilot for R プログラミングを有効にして、UI タスクの時間を節約するためにそれを使用できる可能性を検討します。また、Copilot を使用したトラブルシューティングの経験や、RStudio で Copilot を使用する場合の潜在的な可用性とコストについても説明します。全体として、ユーザーは R プログラミング タスクを支援する Copilot の可能性について慎重ながらも楽観的な見方を示しており、視聴者に体験や推奨事項を共有するよう勧めています。
00:00:00このセクションでは、YouTuber が事前にすべてを綿密に作成して計画するのではなく、録画しながら何か新しいことを学ぶビデオを作成する新しい形式を試みます。具体的には、オープン AI コーデックス モデルを使用してコードを提案し、関数全体をリアルタイムで記述する AI ペア プログラマーである GitHub Copilot について独学したいと考えています。彼は 60 日間の無料トライアルにサインアップし、公開コードに一致する提案を許可したり、GitHub Copilot のモデルの改善に役立つコード スニペットを許可したりするなど、好みの設定を指定します。残念ながら、GitHub Copilot は RStudio と互換性がないため、YouTuber は代わりに Visual Studio Code を使用することにしました。このビデオでは、ユーザーが GitHub Copilot にサインアップする方法と、VS Code でそれをセットアップする方法を紹介します。
00:05:00このセクションでは、講演者が VS Code での R プログラミングに GitHub Copilot を使用した経験について説明します。彼らは、必要な拡張機能を追加し、Copilot for R を有効にするプロセスを順を追って説明します。提案を入力するのに最初はいくつかの困難に遭遇した後、コメントに基づいてコード提案を生成しようと試み、Copilot から提案を正常に受け取ります。全体として、講演者は将来的に Copilot が R プログラミング タスクを支援する可能性について、慎重ながらも楽観的であるように見えます。
00:15:00このセクションでは、講演者が GitHub Copilot for R を使用する際のトラブルシューティングの経験について説明します。彼らは最初、コードの実行で問題に直面し、Visual Studio 用の R ツールが必要であると疑っていました。ただし、最終的には「アプリの実行」機能を使用する必要があることに気づきました。講演者は GitHub Copilot の機能に感銘を受け、IDE でコードを直接提案できる機能を高く評価しました。彼らは RStudio に統合することに関心を示していますが、GitHub の問題に関する議論では、この統合を行うべきかどうかについて哲学的な議論があることが示唆されています。講演者は、スクリプトを関数に変換するビデオにも遭遇し、これが Copilot と似たコンセプトであることがわかりました。
00:20:00このセクションでは、講演者が RStudio の GitHub Copilot for R の可用性と潜在的なコストについて説明します。彼らは、Copilot は現在 RStudio では利用できませんが、GPT Studio と呼ばれる代替手段を使用してチャット GPT 機能を追加できる可能性があると述べています。講演者はまた、Copilot が年間 100 ドルと手頃な価格であるのに対し、GPT Studio はトークンに基づく従量課金制モデルを使用していることにも言及しました。講演者は、これらのオプションのどちらを選択するかは個人の好みと使用目的によって決まる可能性があることを認め、視聴者に体験や推奨事項を共有するよう呼びかけています。
In this video, I try out GitHub Copilot for R for the first time and give my first impressions!Let me know in the comments: - Have you tried both ChatGPT and...
David Smith は、GitHub が提供するサービスである R のコパイロットの使用について説明します。このサービスは、生成 AI を使用して、開発中のコードのコンテキストを見てコーディングの次のステップを提案します。彼は、copilot のデモを提供し、その仕組みを詳しく説明し、その制限について説明すると同時に、予測 AI モデルを使用して複雑なコードやテキスト プロンプトから画像を生成する利点も紹介します。また、これらのモデルがどのようにトレーニングされるか、テキスト、画像、コードがどのように生成されるか、モデルがインテリジェントではないものの情報を抽出して新しいコンテンツを作成するためにどのように使用できるかなど、他のトピックも取り上げています。さらに、ライセンスに関する考慮事項と商用作業での Co-Pilot の使用についても説明します。
また、アクティブな R 評価や R 環境に関する情報の欠如など、Copilot for R の限界についても説明します。彼は、間違った提案を受け取った場合にコンテキストとプロンプトを変更する方法を説明し、独自のコードに Copilot を使用することに関連するプライバシーの問題に対処します。 Smith は、Copilot を使用するように VS コードを構成する方法についても説明し、GitHub ラボやシェル プロンプトのバージョンなどの今後の機能についても説明します。講演では、R の歴史とそのユーザーが生み出したイノベーションについて触れます。コパイロットの応答は創造的ではなく、与えられたプロンプトに基づいてトレーニングされた内容を組み合わせたものであるため、有用なコードを確実に生成するには慎重な検討が必要です。
00:05:00このセクションでは、講演者は、タンパ、ミール、アーク、ODSC での Data Council、D4con など、今後のカンファレンスについて説明し、これらのイベントの割引コードを電子メール購読者に提供しようとしていると述べています。また、ニューヨーク市でミートアップを開催する会場を探したり、5 月のミートアップで講演者を探したりするのにも協力を求めています。講演者は、参加者に NY Hack R Slack チャンネルに参加して R、Python、Julia、SQL、その他のトピックについて質問することを奨励し、NY Hacker の Web サイトには 13 年分の講演や学習に利用できるリソースがあると指摘しました。
00:10:00このセクションでは、講演者が自己紹介し、R の copilot の使用について話します。copilot は、生成 AI を使用して、コードのコンテキストを見てコーディングの次のステップを提案する GitHub によって提供されるサービスであると説明しています。開発中のコード。講演者は副操縦士のデモも提供し、副操縦士がどのように機能するかについて詳しく説明します。彼は、コパイロットはエディター環境内で使用するのが最適であると述べ、ユーザーが Visual Studio コードでコパイロットを開始するためのリンクを提供します。
00:15:00このセクションでは、David Smith が Github のコパイロットを使用してカボチャ データセットの分析をライブ コード化しています。彼はデータセットを読み取り、Tidy の詩を使用してデータを準備します。 Copilot は、列名をクリーンアップするための janitor パッケージの提案を手伝います。次に David は、sample_n 関数を使用して、データセットからランダムな行を表示します。彼は、パッケージの色ごとの平均最高価格を示す表を作成し、aov 関数を使用して分散分析をモデル化しました。ただし、David 氏は、コパイロットは非決定的になる可能性があると指摘しています。これは、適切にフォーマットされたテーブルを生成するためにソリューションを Knitter に渡す場合もあれば、そうでない場合もあるからです。
00:20:00このセクションでは、David Smith が GPT-3 や Codex などの生成 AI モデルを使用して副操縦士がどのように機能するかを説明します。これらのモデルは、スクリプトの前のコード行であるプロンプトからコードの提案を生成します。 Copilot は、同じ方法で生成 AI モデルを使用して、R で統計分析用のコード イディオムと関数を提案します。これらのモデルは膨大な量のトレーニング データを使用して構築されており、たとえば、GPT-3 には数十億のパラメーターがあり、リテラルでトレーニングされました。ゼタバイトのデータ。これらのモデルは、テキスト プロンプトから複雑なコードや画像さえも生成できる強力なツールです。
00:25:00このセクションでは、David Smith が、OpenAI のニューラル ネットワークなどの生成 AI モデルがテキスト、画像、コードをどのように生成できるかについて説明します。これらのモデルは、医学文献などのさまざまな種類のデータに基づいてトレーニングされており、人間のようなコンテンツを生成できます。彼らは情報を抽出して新しいコンテンツを作成することはできますが、彼らは知的ではなく、学習しないことに注意することが重要です。さらに、これらのモデルは事実を幻覚させ、同じプロンプトに対して異なる応答を返す可能性があるため、信頼できません。これらのモデルはトレーニング データに基づいて予測を行うだけであり、トレーニング セットからのすべての情報が含まれていない本質的にブラック ボックスです。
00:30:00このセクションでは、David Smith が生成 AI とその限界について議論し、生成 AI が言語、数学、事実、マナー、感情、倫理を理解していないことを強調しています。ただし、迅速なエンジニアリングを使用すれば、これらの欠点の一部を軽減できると彼は指摘します。また、Microsoft が OpenAI と提携して、GPT-3 などのモデルを Azure サービス内で利用できるようにしたことにも言及しています。 OpenAI Codex モデルを利用し、Visual Studio でコードの提案を提供する Co-pilot は、このコラボレーションの一例です。
00:35:00このセクションでは、David Smith が生成 AI の実際の使用方法と、コードを使用して OpenAI サービスとインターフェースする方法を示します。 API との対話を手動で設定する方法を示し、API に送信する URL とペイロードを定義します。さらに、コードとエラー チェックをカプセル化する関数も共有しています。彼はジョークを求める方法を実演し、AI モデルがブラック ボックスでありリアルタイムで更新されないために生じる潜在的な問題をいくつか指摘しました。
00:40:00このセクションでは、David Smith が、さまざまな AI モデルがプロンプトに対する応答を生成する方法を示します。彼は、Copilot for R と Codex の例を使用して、モデルが時間内に固定され、非決定的であること、つまり同じプロンプトが異なる結果を生成する可能性があることを示しました。リムリックを作成するように求められた場合、GPT-3 の最新バージョンでは韻を踏んだ適切なリムリックを作成できますが、古いバージョンでは韻を踏んでさえいないリムリックが生成されます。 David は、トークンを使用してプロンプトがどのように生成されるかについても説明しています。トークンは、AI が生成する可能性のある潜在的なトークンの確率であり、モデルは、確率の高い上位からいくつかのものを選択します。
00:45:00このセクションでは、David Smith が、人間のようなテキストを生成するために GPT モデルでトークンがどのように使用されるかを説明し、OpenAI サービスを使用して R でトークンのシーケンスを生成する方法を示します。 GPT モデルを利用するプログラムは時間を節約し、集中的に思考することで、最終的にはより充実したコーディング セッションが可能になると彼は述べています。 Smith 氏は、GitHub Copilot は無料ではありませんが、OpenAI サービスは無料であり、どちらも Azure で利用できることにも言及しています。
00:55:00このセクションでは、David Smith がライセンスに関する考慮事項と商用作業での Co-Pilot の使用法について説明します。同氏は、Co-Pilot が生成したコードはそれを生成した人が所有するものであると強調しています。 Co-Pilot は AI モデルの生成に役立ちますが、ユーザーは生成されたコードを検証し、セキュリティと正確性のテストを実行して信頼性があることを確認する必要があります。 David はまた、Co-Pilot を使用した経験を共有し、Co-Pilot は自分が気づいていなかったイディオムや関数を明らかにするのに優れていることがわかりましたが、複雑な関数や独自の関数を作成しようとすると、トレーニング データに引き寄せられる傾向があります。さらに、彼は Tidy バースと Co-Pilot によって生成されたデータ テーブル コードを比較する可能性について議論し、興味がある人にはプル リクエストを要求します。
01:00:00このセクションでは、David Smith が Copilot for R の制限について説明します。彼は、Copilot はアクティブな R 評価を行わず、R 環境に関する情報をまったく取得しないことに注意しています。さらに、Copilot は以前に行ったことに基づいてトークンを生成します。これは、まったく意味のないものを生成する可能性があることを意味します。トークンの生成に最善を尽くしていますが、生成されたコードが実際に役立つかどうかを注意する必要があります。さらに、David 氏は、Copilot の応答は創造的ではなく、実際には、与えられたプロンプトを条件としてトレーニングされた内容を組み合わせたものであると説明します。
01:05:00このセクションでは、David Smith が、Copilot for R を使用して作成した内容と異なるものを取得した場合にコンテキストを変更し、プロンプトを表示する方法について説明します。また、プロプライエタリな製品に Copilot を使用する場合のプライバシーへの影響についても説明します。コード。コード スニペットはプロンプトを生成するために Copilot サーバーに送信されますが、セッションの直後に破棄されます。 David 氏は、Microsoft はこうした懸念に敏感であり、これを念頭に置いて Copilot を設計したと指摘します。さらに、David は、Copilot のライセンスとコード補完に関する多くの質問に対処する GitHub FAQ へのリンクを提供しています。
01:10:00このセクションでは、David Smith が、デモ内のすべてのコード補完が、従来の IntelliSense ではなく Copilot を使用してどのように実現されたかについて説明します。また、IntelliSense やその他の不要な機能をオフにする方法など、Copilot と R を使用するための VS コード構成も提供しています。 Copilot がデバッグや最適化などの複雑なコーディング タスクをどのように処理するかについて尋ねられたとき、彼はその分野の経験がないことを認めましたが、デバッグ プロセスのテストを生成する際の Copilot の有用性について言及しました。同氏はまた、CopilotとGPT-3向けに開発中の次世代モデルは、問題のあるフィードバックループを回避するためにAI生成コンテンツなしでトレーニングされていると指摘した。
01:15:00このセクションでは、講演者が Copilot に導入されるいくつかの新機能について言及します。これには、ユーザーがコードをハイライト表示してコードの動作についての英語の説明を受け取ることができる GitHub ラボが含まれます。さらに、コマンドを入力するときにコードを提案するシェル プロンプト用の Copilot のバージョンも用意されます。ディスカッションでは、データ テーブル パッケージと、1974 年にジョン チェンバースによってベル研究所で発明されたプログラミング言語 S から派生した R 言語の歴史にも簡単に触れます。全体として、講演は R の長い歴史とさまざまな貢献に焦点を当てました。そしてスピーカーのようなユーザーによって生み出されたイノベーション。
Talk delivered February 28, 2023. Visit https://www.nyhackr.org to learn more and follow https://twitter.com/nyhackrAbout the Talk:Did you know that Copilot,...
このビデオでは、分類と回帰の違いなど、教師あり学習の基本について説明します。また、機械学習について簡単に紹介し、最近傍アルゴリズムがどのように機能するかについても説明します。最後に、相互検証を使用してアルゴリズムを評価する方法と、アンダーフィッティングが機械学習にどのような影響を与える可能性があるかについて説明します。この講義では、回帰と分類に k 最近傍アルゴリズムを使用する方法と、距離に基づいて近傍に重みを付ける方法について説明します。相互検証はハイパーパラメーターの最適化に使用され、データセット全体はモデルのトレーニングに使用されます。
7 分でわかる GitHub コパイロット
7 分で GitHub コパイロット 👨💻🤖🚀
GitHub Copilot は、記述されているコードのコンテキストに基づいて提案を生成する、AI を活用したオートコンプリート ツールです。これにより、記述されるコードの量が削減され、開発がスピードアップされます。開発者が作成したコメントに基づいてコードを生成することもできるため、プロジェクトを初めて使用する人にとってもコードが理解しやすくなります。 GitHub Copilot には、提案の切り替えを可能にし、パフォーマンスを最適化し、コードの効率を向上させるためにコードの追加の提案を生成する機能も含まれています。このトランスクリプトでは、クリーン ブラシ、リスト ステップ ブラシ、堅牢な作成ブラシ、チャンク コード ブラシ、ドキュメント コード ブラシなど、GitHub Copilot で使用できるさまざまなブラシについて説明します。このツールではまだエラーが発生することを認めながらも、講演者は視聴者に 2 か月の無料トライアルを試して、コーディングに役立つかどうかを確認するよう勧めています。
GitHub Copilot X の説明 |大きな前進です...
GitHub Copilot X の説明 |大きな前進です...
YouTube ビデオ「GitHub Copilot X Explained | A big step forward...」では、開発者向けにコードを生成する AI ツールである GitHub Copilot の最新の開発について説明しています。新しいバージョンの GitHub Copilot X には、カスタマイズされたドキュメント、プル リクエスト分析、自動テストの提案、より優れた自動提案のためのゴースト テキストなどのさまざまな機能が含まれています。また、チャット対応の会話で即座にヘルプを提供したり、AI を活用したプル リクエストの完了とレビューの応答も可能です。このビデオでは、GitHub Copilot CLI、音声、およびコード ブラシの機能をさらに強調しています。これにより、ユーザーは音声を使用してコードを作成したり、コードを変更して読みやすくしたりできるようになります。この YouTuber は、開発者に AI を採用し、月額 10 ドルという手頃な価格の GitHub Copilot にサインアップすることを奨励しています。
GitHub Copilot の包括的なガイド: 初心者から専門家まで | VS コードのデモ
GitHub Copilot の包括的なガイド: 初心者から専門家まで | VS コードのデモ
このビデオでは、GitHub Copilot とその機能の包括的なガイドを提供します。発表者は、Copilot が効率を向上させるコードをどのように提案できるかを示し、複雑なコーディング問題を解決して個人のコーディング スタイルに適応する能力を示し、2D 描画用の SkiaSharp のような新しいライブラリを学習する際の Copilot の有用性を実証します。発表者は、Copilot の利点を強調しながら、コードの批判的思考や理解に代わるものではないことを強調しました。全体として、このビデオは、GitHub Copilot の使用方法を理解したい初心者や専門家にとって優れたリソースです。
GitHub CoPilot の使用
GitHub CoPilot の使用
このビデオでは、AI に基づいており、パブリック リポジトリでトレーニングされた GitHub CoPilot の開発と機能について説明しています。このツールは、開発者の生産性を向上させるための提案や機能を提供し、個人と企業が利用できます。 CoPilot には、プロジェクトのコンテキストに基づいてコードを提案する機能があり、ユーザーは IDS をオフにしたり、テレメトリをオプトアウトしたりできます。このビデオでは、ユーザー インターフェイスの構築、テスト、バグの修正など、CoPilot の潜在的な用途について説明しています。講演者は、安全なコーディング慣行を維持し、コードの品質を確保することの重要性を強調します。さらに、CoPilot の技術的な制限と、IDE でのチャットや AI による完全なレビューなどの今後の機能についても説明します。このビデオでは、CoPilot をアシスタントまたはペア プログラマーとして使用することについても触れており、コーディング スタイルを調整および改善するために CoPilot を 60 日間使用することを推奨しています。
このビデオでは、講演者が GitHub CoPilot を使用してコードを作成し、ツールに関するよくある質問に答えた経験を共有しています。彼らは、このツールはユーザーが現在コーディングしている内容から学習し、役立つヒントや正しい方向へのナッジを提供すると説明しています。講演者は、Azure コグニティブ サービスでの CoPilot の使用例や、低レベル C++ プログラミングの例も示します。彼らは、このツールはより最新のトレーニング データで更新され、フレームワークの新しいバージョンに対応するために更新が少しずつ行われることに注目しています。講演者は、開発者が新しいテクノロジーを学び、API を試して有用なデータを抽出するのに役立つ CoPilot の有用性を賞賛しました。
GitHub コパイロット - ファーストルック
GitHub コパイロット - ファーストルック
GitHub Copilot は、開発者が To Do リストを管理し、変更をクラウドに同期し、進行状況に関するライブ フィードバックを提供するのに役立つ Chrome 拡張機能です。このビデオでは、開発者の一般的なタスクを自動化する GitHub の新機能である GitHub Copilot を紹介します。この機能は、人気のあるプログラミング言語である React に基づいています。このビデオでは、目次に行を作成し、インデックス行を作成し、インデックス HTML をパブリックに送信する方法を示します。このビデオでは、目次の内容を変更する方法と、状態を処理する反応コンポーネントを作成する方法も示しています。
GitHub Copilot X は実際のシナリオでテスト済み
GitHub Copilot X は実際のシナリオでテスト済み
YouTube ビデオでは、Copilot X の可能性について説明しています。Copilot X は、開発者がアプリケーションをゼロから構築し、既存のコードを理解し、コードをリファクタリングするのを支援することで、ソフトウェアの作成方法を根本的に変えることができるツールです。このビデオでは、Copilot Chat がコードのナビゲートと理解をどのように支援できるかを示し、プログラミング言語の構文と文法について説明します。ただし、ツールのプロンプトは常に十分に正確であるとは限らず、一部のコードベースを完全に理解するには、より多くのコンテキストが必要です。それにもかかわらず、このツールは既存のコードのリファクタリングと変更を支援するのに有望です。全体として、講演者はコードの操作と理解における Copilot の正確さと有用性に感銘を受けており、これがソフトウェアの作成方法を変えると信じています。
GitHub Copilot for R - 第一印象
GitHub Copilot for R - 第一印象
このビデオでは、コードを提案し、リアルタイムで関数を記述するように設計された AI を活用したペア プログラマである GitHub Copilot について学び、使用するユーザーの体験を紹介します。ユーザーは、Visual Studio Code で Copilot for R プログラミングを有効にして、UI タスクの時間を節約するためにそれを使用できる可能性を検討します。また、Copilot を使用したトラブルシューティングの経験や、RStudio で Copilot を使用する場合の潜在的な可用性とコストについても説明します。全体として、ユーザーは R プログラミング タスクを支援する Copilot の可能性について慎重ながらも楽観的な見方を示しており、視聴者に体験や推奨事項を共有するよう勧めています。
David Smith - R の副操縦士
David Smith - R の副操縦士
David Smith は、GitHub が提供するサービスである R のコパイロットの使用について説明します。このサービスは、生成 AI を使用して、開発中のコードのコンテキストを見てコーディングの次のステップを提案します。彼は、copilot のデモを提供し、その仕組みを詳しく説明し、その制限について説明すると同時に、予測 AI モデルを使用して複雑なコードやテキスト プロンプトから画像を生成する利点も紹介します。また、これらのモデルがどのようにトレーニングされるか、テキスト、画像、コードがどのように生成されるか、モデルがインテリジェントではないものの情報を抽出して新しいコンテンツを作成するためにどのように使用できるかなど、他のトピックも取り上げています。さらに、ライセンスに関する考慮事項と商用作業での Co-Pilot の使用についても説明します。
また、アクティブな R 評価や R 環境に関する情報の欠如など、Copilot for R の限界についても説明します。彼は、間違った提案を受け取った場合にコンテキストとプロンプトを変更する方法を説明し、独自のコードに Copilot を使用することに関連するプライバシーの問題に対処します。 Smith は、Copilot を使用するように VS コードを構成する方法についても説明し、GitHub ラボやシェル プロンプトのバージョンなどの今後の機能についても説明します。講演では、R の歴史とそのユーザーが生み出したイノベーションについて触れます。コパイロットの応答は創造的ではなく、与えられたプロンプトに基づいてトレーニングされた内容を組み合わせたものであるため、有用なコードを確実に生成するには慎重な検討が必要です。
CS480/680 機械学習入門 - 2019 年春 - ウォータールー大学
CS480/680 講義 1: コースの紹介
この講義では、機械学習の概念を紹介します。機械学習は、命令を書き留めなくても複雑なタスクを実行できるようにコンピューターに教えることができる、コンピューター サイエンスの新しいパラダイムです。このビデオでは、機械学習の簡単な歴史を説明し、機械学習アルゴリズムの 3 つの主要なコンポーネント (データ、タスク、パフォーマンス) を紹介します。
まあ、うまくいっているのですが、何が正しいのかという決まった答えはありません。
CS480/680 講義 2: K 最近傍
CS480/680 講義 2: K 最近傍
このビデオでは、分類と回帰の違いなど、教師あり学習の基本について説明します。また、機械学習について簡単に紹介し、最近傍アルゴリズムがどのように機能するかについても説明します。最後に、相互検証を使用してアルゴリズムを評価する方法と、アンダーフィッティングが機械学習にどのような影響を与える可能性があるかについて説明します。この講義では、回帰と分類に k 最近傍アルゴリズムを使用する方法と、距離に基づいて近傍に重みを付ける方法について説明します。相互検証はハイパーパラメーターの最適化に使用され、データセット全体はモデルのトレーニングに使用されます。
予測問題。入力はセンサー データと衛星画像で、出力は雨が降るかどうかの予測です。 4 番目の例は、入力が人の睡眠習慣に関する質問であり、出力がその人がよく眠れるかどうかの予測である問題です。