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混乱するデータサイエンティストのためのPATH変数：管理方法

WindowsとUnix系システムの両方で、PATHとは何か、およびそれにパスを追加する方法を理解する

AIを活用した言語学習アプリの構築：2つのAIチャットからの学習

新しい言語を学び始めるときは、私は「会話ダイアログ」の本を買うのが好きです私はそのような本が非常に役立つと思っていますそれらは、言語がどのように動作するかを理解するのに役立ちます単に…

ChatGPT プラグイン：知っておく必要があるすべて

OpenAIが展開したサードパーティのプラグインについて学び、ChatGPTsの実際の使用を理解しましょう

Artificial Intelligence

近接度とコミュニティ：PythonとNetworkXによるソーシャルネットワークの分析—Part 3

PythonとNetworkXを使用して近接中心性を計算し、ネットワークグラフを可視化する方法を学び、社会ネットワーク分析を実施する方法を学びます

ビジュアライゼーションのためにデータを準備する方法

次のデータ可視化プロジェクトを始めたいですか？まずはデータクリーニングに親しんで始めましょうデータクリーニングは、どんなデータパイプラインにおいても重要なステップであり、生の「汚れた」データを変換します...

メタAIのもう一つの革命的な大規模モデル — 画像特徴抽出のためのDINOv2

Mete AIは、画像から自動的に視覚的な特徴を抽出する新しい画像特徴抽出モデルDINOv2の新バージョンを紹介しましたこれはAIの分野でのもう一つの革命的な進歩です...

イントロダクション今日のデータ駆動の世界において、データサイエンティストの役割は不可欠となっています。しかし、広大なデータセットに隠された謎を解くためには、データサイエンスのPh.D.を持つ必要はないと言ったらどうでしょうか？自己研鑽によって、正式な訓練を受けていないにもかかわらず、価値ある洞察を見出すスキルとツールを持つ新しいタイプの人材である「市民データサイエンティスト」の時代が到来しました。市民データサイエンティストは、形式的な訓練を受けていない普通の人々でありながら、データを行動可能な知識に変換する非凡な能力を持っており、組織が意思決定を行う方法を革新しています。本記事では、市民データサイエンティストの台頭、ビジネスへの影響、および彼らがもたらすエキサイティングな可能性について探求します。市民データサイエンティストとは何か？市民データサイエンティストとは、正式なデータサイエンスの訓練を受けていない個人でありながら、データを分析し洞察を導き出すスキルとツールを持っています。自己サービス型の分析プラットフォームや直感的なツールを活用して、データを探索し、モデルを構築し、データに基づく意思決定を行うことで、組織内でデータの力を民主化しています。組織が彼らを雇うべき理由データサイエンスは組織に著しい利益をもたらす広大な分野であり、市民データサイエンティストはデータの力を活用する上で重要な役割を担っています。以下は、企業が彼らを必要とする理由のいくつかです。データ分析を簡素化する: 市民データサイエンティストは、さまざまな部門やチームに統合されており、特定のビジネスの課題に取り組み、それに関連するデータを探索することができます。これにより、より深い理解とより良い意思決定が可能になります。ギャップを埋める: 彼らはドメインの専門知識とデータサイエンスの確固たる理解を持っており、技術的なスキルと業界知識をつなぐことができます。これにより、データ分析に文脈と洞察をもたらすことができます。リアルタイムの洞察: 彼らはドメインの専門知識と自動分析ツールへのアクセス権を持っているため、リアルタイムでデータを分析し、意思決定者に迅速な洞察を提供することができます。これにより、組織は素早く対応し、機会をつかみ、リスクを効果的に軽減することができます。フォースマルチプライヤー: 彼らはルーティンのデータ分析タスクを担当することで、データサイエンティストがより複雑な課題や戦略的なイニシアチブに注力できるようになります。彼らはフォースマルチプライヤーとして機能し、複数のチームをサポートし、全体的な生産性を向上させます。ユニークな視点: 彼らは、データ分析に自分たちの多様な経験と専門知識をもたらし、新鮮な視点や革新的な問題解決アプローチを生み出すことができます。彼らのユニークな洞察は、しばしば新しい発見や改善された意思決定につながります。アジャイルな実験: 市民データサイエンティストは、さまざまな分析手法を試行し、モデルを修正し、仮説をテストする柔軟性を持っています。彼らの適応力は、異なる分析手法を実験することでイノベーションを促進し、各自の分野での進歩を推進します。必要な主要なスキル市民データサイエンティストとして成功するために必要なスキルセットには、以下のような分析技術、技術的スキル、および専門的スキルが含まれます。市民データサイエンティストは、Tableau、Power BI、またはMatplotlibやSeabornなどのPythonライブラリなどのプログラムを使用して、データを視覚的に解釈し、提示することができるようになっている必要があります。彼らはデータを扱い、統計的手法を適用し、単純な機械学習モデルを開発するための基本的なプログラミングスキルを持っている必要があります。PythonやRなどのプログラミング言語に精通していることが有利です。彼らはまた、統計学、データモデリング、データ可視化などのいくつかの分野に精通しており、データを評価・解釈し、より有用で効果的な洞察を生み出すことができます。…

マルチモーダルAI：見て聞くことができる人工知能

人工知能（AI）はその創始以来、長い道のりを歩んできましたが、最近まで、その能力はテキストベースのコミュニケーションと限られた世界知識に制限されていました。しかし、マルチモーダルAIの導入により、AIがこれまで以上に「見る」ことや「聴く」ことができるようになり、エキサイティングな新しい可能性が開かれました。最近、OpenAIはGPT-4チャットボットをマルチモーダルAIとして発表しました。マルチモーダルAI周りで何が起こっているか、そして彼らがゲームを変えているかを探ってみましょう。また読む：DataHour：マルチモーダル機械学習の紹介チャットボットvs.マルチモーダルAI：パラダイムシフト従来、AIに対する私たちの理解は、人間のユーザーと会話を模擬するコンピュータプログラムであるチャットボットによって形作られてきました。チャットボットには利用価値がありますが、AIがテキストを介してのみコミュニケーションできるものと考えるようになり、AIができることに対する私たちの認識を制限していました。しかし、マルチモーダルAIの出現により、それらの認識が変わっています。マルチモーダルAIは、画像や音声などのさまざまな入力を処理できるため、従来のチャットボットよりも柔軟性と強力さがあります。また読む：Metaがテキスト、画像、音声を同時にトレーニングしたAIモデルをオープンソース化マルチモーダルAIの実行 OpenAIは最近、最も高度なAIのGPT-4をマルチモーダルAIとして発表しました。これは、画像、音声、およびその他のデータの処理と理解ができることを意味し、以前のGPTのバージョンよりもはるかに能力が向上しました。詳細はこちら：Open AI GPT-4 is here | Walkthrough & Hands-on | ChatGPT | Generative AI この技術の最初のアプリケーションの1つは、靴のデザインを作成することでした。ユーザーはAIをファッションデザイナーとしてプロンプトし、最新のトレンドに合った靴のアイデアを開発するように促しました。AIはビングイメージクリエーターをプロンプトして、デザインの画像を作成し、それを批評して磨きをかけ、最終的に「誇りに思える」計画を考え出しました。このプロセス全体は、プロンプトから最終デザインまで、完全にAIによって作成されました。また読む：Metaが画像に対する「人間のような」デザイナーAIを発表マルチモーダルAIの別の例は、モバイル電話のChatGPTアプリの一部である音声からテキストへのシステムであるWhisperです。…

次回のデータプロジェクトで興味深いデータセットを取得する5つの方法（Kaggle以外）

素晴らしいデータサイエンスプロジェクトの鍵は素晴らしいデータセットですが、素晴らしいデータを見つけることは言うほど簡単ではありません私がデータサイエンス修士課程を勉強していた頃を覚えていますが、それはちょうど...

特徴量が多すぎる？主成分分析を見てみましょう

次元の呪いは、機械学習における主要な問題の1つです特徴量の数が増えると、モデルの複雑さも増しますさらに、十分なトレーニングデータがない場合、それは...

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