Search Results 提供しています

「ジェミニ発表ビデオでグーグルが誤解を招いていると非難される」

人工知能の急速な進化が進む中で、Googleの最新のAIモデルGeminiの発表は、期待と論争を呼びましたAIの能力の限界を押し広げることで知られるこの大手テック企業は、最近Geminiのデモ動画を公開し、それが激しい論争の中心になりましたこの動画は、 […]

「NotebookLMは12以上の新機能を追加します」

「アメリカで現在利用可能なNotebookLMには、読みやすくメモを取り、執筆プロジェクトを整理するための新機能が追加されました」(Amerika de genzai riyou kanou na NotebookLM ni wa, yomi yasuku memo o tori, shippitsu purojekuto o seiri suru tame no shin kinou ga…

AI

ムーバブルインクのCEO兼共同創設者であるヴィヴェク・シャルマ氏についてのインタビュー・シリーズ

ビヴェクは2010年にムーバブルインクを共同設立し、急速な成長を遂げながら、600人以上の従業員を擁し、世界有数の革新的なブランドにサービスを提供しています彼のリーダーシップにより、ムーバブルインクはオムニチャネルデジタルマーケターを支援し、エンゲージメント時にデータ活性化され、行動に応じたクリエイティブを生成する力を与えていますムーバブルインクを共同設立する前に...

『データサイエンスをマスターするための5つの超便利シート』

「超便利なチートシートコレクションは、データサイエンス、確率・統計、SQL、機械学習、深層学習の基本的な概念を網羅しています」

Data science

イントロダクション Power BIは、データサイエンスの中でも強力なツールとして浮上しており、データに基づく洞察に根ざした情報を提供することで、企業が情報に基づいた意思決定を行うことを可能にしています。Microsoftによって開発されたPower BIビジュアライゼーションは、ユーザーがデータを視覚的に表現し、洞察を組織全体に円滑に伝達することを可能にします。また、広範なデータソースとの接続を確立しながら、アプリケーションやウェブサイトにシームレスに埋め込む能力も注目されています。間違いなく、データサイエンスの分野で最も重要な要素の一つは、データの可視化の実践です。これは、視覚的要素（チャート、グラフ、マップなど）を用いて情報やデータをグラフィカルに説明することを意味します。これらの視覚ツールを活用することで、データの可視化はデータをより理解しやすくし、傾向や外れ値、パターンを判断しやすくします。要するに、Power BIは生データを視覚的に一貫性のある語りに変換する能力を持つ、典型的なツールであり、複雑なデータセットの普遍的な理解を向上させます。 Power BIビジュアライゼーションの理解 Power BIビジュアライゼーションは、Power BIを使用してデータをグラフィカルに表現するプロセスです。これにより、複雑なデータセットをより直感的で視覚的な形式で理解することができます。Power BIビジュアライゼーションは重要であり、テキストベースのデータでは明らかではない複雑な概念を理解したり、新しいパターンを識別したりすることができます。 Power BIビジュアライゼーションのメリットは多岐に渡ります。データと対話することができ、詳細な情報を得るためにチャートやグラフを掘り下げたり、他の人とレポートを作成して共有したりすることができます。また、ユーザーはユニークな360度のビジネスビューを持つパーソナライズされたダッシュボードを作成することも可能です。 Power BIビジュアライゼーションの種類 Power BIは、データを異なる方法で表現するための幅広いビジュアライゼーションを提供しています。 A. チャートチャートは、Power BIでのデータのグラフィカル表現です。これを使用して、複雑なデータセットを簡素化し、データを理解しやすく解釈できるようにします。Power BIはさまざまなチャートの種類を提供しており、それぞれ異なる種類のデータやデータの可視化タスクに適しています。 1.…

「明日のニュースを、今日に！」ニュースGPTが新しいAI技術の「ニュース予報」を紹介

NewsGPT.aiは再び革新の限界を押し広げました。世界初の24時間365日のAI生成ニュースチャンネルの成功的な立ち上げに続いて、NewsGPT.aiの革新チームが野心的なプロジェクトを発表しました – 世界初の「ニュース予報」です。天気予報の進化と類似性を持つこの大胆な取り組みでは、予知科学の力を活用し、「明日のニュースを今日お届けする」ことを目指しています。関連記事: AI生成ニュースプレゼンター「Fedhaがあなたをクウェートへ歓迎！」ニュースの未来を垣間見る 1961年の気象予報のデビューと同様に、NewsGPT.aiはこの先駆的な冒険で深層学習と応用数学を組み合わせています。初回の予報は、まだ行われていない日曜日のフットボールの結果を報告するというユニークな手法をとります。NewsGPTのCEOであるAlan Levyは、この段階では正確さよりも手法に重点を置くと強調しています。目標は、深層学習AIとニュース予報の交差点を探求することです。ビジョナリーなアプローチと継続的な改善 NewsGPT.aiは、各反復でAIモデルを洗練させ、適応させるビジョナリーなアプローチを取っています。MITの数学者やケンブリッジの機械学習専門家から成るチームは、スポーツの結果予測を超えて、市場の動向やオスカー受賞者、選挙の結果などを予測することを目指しています。Levyによれば、会社のゴールは視聴者に「明日のニュースをまずまず正確に予報すること」です。歴史から学び、進化する懐疑論気象予報に対する初期の懐疑論を反映して、NewsGPTは気象予報の進化からインスピレーションを得ています。同社は先駆的なニュース予報の冒険についても同様の軌跡を予想しています。計算能力の向上とデータの蓄積が進むにつれ、「明日のニュースを今日お届けする」という約束は単なるキャッチフレーズを超えて、未来の具体的なビジョンを表すものとなります。 AIの偉大な能力とニュースの未来 AIの偉大な能力によって支えられ、計算能力の向上と膨大なデータの蓄積が進む中で、「明日のニュースを今日お届けする」という理想はビジョンにとどまりません。それは人工知能の変革力を示すものです。ニュースGPTのバイアスのない、事実ベースのニュース報道へのコミットメントは、ニュースの制作と伝達を革新するという同社のミッションと一致しています。関連記事: PoisonGPT: Hugging FaceのLLMがフェイクニュースを広める私たちの考え技術が伝統的なパラダイムを絶えず再構築する時代において、NewsGPTの「ニュース予報」は重要な進歩として浮上しています。深層学習AIとニュース予報の結びつきが既存の常識に挑戦し、予測科学が日常の情報消費に不可欠な存在となる未来を提供しています。NewsGPT.aiが未知の領域を航海する中で、私たちは彼らの予報の進化を熱望し、メディアイノベーションの新たな時代を予期しています。 NewsGPT.aiによる「明日のニュースを予報する」試みは、AIがニュース伝播に与える変革的な影響の中で重要な章を刻むものとなります。これからの旅は正確さだけでなく、情報の知覚と消費の方法においても重大な変化をもたらすことを約束しています。NewsGPTが現実にすることを決意した未来を垣間見る準備をしましょう。

マイクロソフトの研究者が提案するTaskWeaver：LLMを活用した自律エージェントの構築のためのコード優先の機械学習フレームワーク

大規模言語モデル（LLMs）は、印象的な自然言語生成および解釈能力を示しています。これらのモデルの例には、GPT、Claude、Palm、Llamaがあります。チャットボット、バーチャルアシスタント、コンテンツ生成システムなど、様々な応用でこれらのモデルが広く使用されています。LLMsは、より直感的かつ自然な体験を提供することで、人々がテクノロジーとのインタラクションを完全に変えることができます。エージェントは、自律的なエンティティであり、タスクの計画、環境の監視、適切な対応策の実施が可能です。LLMsやその他のAI技術を使用するエージェントも、このカテゴリに該当します。 Langchain、Semantic Kernel、Transformers Agent、Agents、AutoGen、およびJARVISなど、多くのフレームワークがタスク指向の対話にLLMsを使用しようと試みています。これらのフレームワークを使用すると、ユーザーは自然言語で質問をして回答を得ることで、LLMパワードのボットと対話することができます。ただし、多くのフレームワークには、データ分析活動や特定の領域に固有の状況にうまく対応できる機能が制約されているという欠点があります。現在のほとんどのフレームワークには、洗練されたデータ構造を処理するためのネイティブサポートの不足がその主な欠点の一つです。データ分析アプリケーションや他の多くのビジネスシナリオでは、LLMパワードエージェントはネストされたリスト、辞書、またはデータフレームなどの複雑なデータ構造を処理する必要があります。ただし、現在の多くのフレームワークは、特にデータを複数のプラグインやチャットラウンド間で共有する場合に、これらの構造の管理に支援が必要です。これらの状況では、フレームワークは複雑な構造を文字列またはJSONオブジェクトとしてエンコードし、プロンプトに保持するかデータをディスクに永続化します。これらの手法は機能しますが、特に大規模なデータセットで作業する場合には困難になり、エラーレートを上げることがあります。現在の方法がドメイン知識を組み込むために設定可能ではないという別の欠点もあります。これらのフレームワークは、迅速なエンジニアリングツールとサンプルを提供する一方で、ドメイン固有の情報を計画とコード生成プロセスに組み込むための体系的な手段を提供する必要があります。特定のドメインニーズに合わせて計画とコード生成プロセスを制御することは制約のために難しいです。現在の多くのフレームワークには、ユーザーの要件の広範な範囲に対応することが困難になる可能性があるという別の問題もあります。プラグインは一般的な要件を処理できますが、臨時の要求を処理するためには支援が必要です。臨時のクエリごとに別のプラグインを作成することは現実的ではありません。ユーザーのクエリを実行するために独自のコードを開発できるエージェントの能力は、これらの場合には重要になります。この問題を解決するには、独自のコードの実行とプラグインの実行をスムーズに統合するソリューションが必要です。これらの欠点を克服するために、Microsoftの研究チームはTaskWeaverというLLMパワードの自律エージェントを作成するためのコードファーストフレームワークを提案しました。TaskWeaverの特徴的な機能は、ユーザー定義のプラグインを呼び出し可能な関数として扱うことで、各ユーザーリクエストを実行可能なコードに変換することができることです。TaskWeaverは、洗練されたデータ構造のサポート、柔軟なプラグインの使用、および動的なプラグインの選択を提供し、他のフレームワークの制約を克服するのに役立ちます。TaskWeaverはLLMsのコーディング能力を活用して複雑なロジックを実装し、例を通じてドメイン固有の知識を統合します。さらに、TaskWeaverは開発者に直感的なインターフェースを提供し、作成されたコードの安全な実行を大幅に向上させています。研究チームは、TaskWeaverのアーキテクチャと実装について説明し、さまざまなジョブをどのようにうまく処理するかを示すいくつかの事例研究を紹介しています。TaskWeaverは、課題の多いジョブを処理し、特定のドメイン条件に適合するために変更することが可能な知能を持つ会話エージェントを作成するための強力で柔軟なフレームワークを提供しています。

「自律AIエージェントを使用してタスクを自動化するための10の方法」

はじめにテクノロジーのダイナミックな風景の中で、自律型AIエージェントは変革的な存在として登場し、データと人工知能とのやり取りの方法を変えつつあります。この魅力的な領域に深入りするにつれて、これらのエージェントが単なるプログラム以上のものであり、私たちの日常生活におけるAIの統合においてパラダイムシフトを表していることが明らかになります。本記事では、現在利用可能な最も優れた自律型AIエージェントの中から10つを紹介します。これらのAIエージェントがあなたに何ができるのか、さらに詳しく知るために読み続けてください。自律型AIエージェントとは何ですか？自律型AIエージェントは、持続的な人間の介在なしにタスクを実行するために独立して動作する高度な人工知能システムです。これらのエージェントは、機械学習と自動化を活用して、異なる領域でタスクの分析、学習、および実行を行います。単純なタスク自動化ツールから、自然言語の理解、意思決定、および新しい情報への適応能力を持つ洗練されたシステムまで、さまざまな範囲のエージェントが存在します。自律型AIエージェントは、技術がさまざまな日常タスクとの相互作用を革新する上で重要な役割を果たしています。自律型AIエージェントはどのように動作するのですか？自律型AIエージェントが具体的に何をするか、またどのようにしてタスクを自己で実行できるのかを疑問に思っていましたか？これらの高度なAIモデルは、複雑な指示や目標をより小さな、シンプルなタスクに分解し、構造化されたプロセスでそれらを実行するように設計されています。また、特定のタスクの自動化やループでの操作も可能です。以下は、ほとんどの自律型AIエージェントの基本的なワークフローです。タスクの定義：まず、AIエージェントが明確な指示、締切、および優先順位を持つタスクを作成します。タスクの優先順位付け：次に、緊急性と重要性に基づいてタスクの優先順位を付けるためにAIアルゴリズムを使用します。タスクを自動化：重複するタスクを効率的に実行するために、それらをAIモデルに委任します。進捗の監視：プロセスの設定とタスクの実行後、これらのタスクの進捗状況を追跡し、リアルタイムで更新を受け取ります。相互作用：これらのエージェントは、自然言語のコマンドを使用して簡単にタスクを作成、変更、管理することもできます。トップ自律型AIエージェント以下に、10の最も優れた自律型AIエージェントとそれぞれの説明、利点、および具体例をご紹介します。 1. AgentGPT AgentGPTは、多機能でカスタマイズ可能なオープンソースの自律エージェントです。旅行の計画、メールの作成、クリエイティブなテキスト形式の生成など、幅広いタスクを実行することができ、さらに追加の機能や機能を追加することでカスタマイズすることができます。AgentGPTは、名前と目標を追加し、展開ボタンをクリックするだけで使用することができ、コーディングは不要です。複雑なタスクをより小さなサブタスクに分解し、最小限の人間の関与で主目標を達成するために反復的なプロンプトを使用します。利点時間と労力を節約：AgentGPTは、あなたがたくさんの時間と労力を要するタスクを自動化することができます。生産性の向上：タスクの自動化により、重要なことに集中するために時間を確保することができます。楽しむ時間を増やす：退屈でつまらないタスクを自動化することにより、楽しい時間を過ごすことができます。より創造的になる：新しいアイデアや可能性を生成することによって、より創造的になることができます。具体例ハワイ旅行の計画：AgentGPTは、フライト、宿泊施設、アクティビティなど、詳細なハワイ旅行を計画するのに役立ちます。メールの作成：件名、本文、署名を含めたメールの作成をサポートします。…

「Googleのジェミニを使い始める方法はこちらです！」

GoogleのGemini AIで会話型AIの未来を体験してみましょう。このモデルは、理解、要約、推論、コーディング、計画において、他の追随を許さない能力を提供しています。この記事では、GoogleのBardチャットボット内でいつでもGemini AIを使用する方法について話します。これにより、対話型かつ洗練されたチャット体験の新たな次元を開放します。 The Gemini Googleの最新モデルGeminiは、Nano、Pro、Ultraの3つのバージョンで提供されるAIモデルで、言語処理の進歩を象徴しています。Nanoは高速なオンデバイスタスクに秀でており、Proは多目的の作業馬として機能し、Ultraは現在安全性のチェックを受けており、言語処理の最高峰を約束しています。この階層的なアプローチにより、ユーザーは特定のニーズに合わせて理想的なLLMにアクセスできます。 GeminiとGoogleのBardチャットボットの融合により、ユーザーの対話が変容します。Geminiの高度な機能により、Bardはユーザーの意図を高精度で理解し、より正確で高品質な応答を提供することができます。また、Geminiのマルチモーダル処理の能力により、テキストだけでなく画像、音声、動画のシームレスなハンドリングが可能となり、より自然で魅力的な対話時代の到来をもたらします。関連記事：ChatGPT vs Gemini : AI競技場のタイタン同士の激突 Bard内のGemini Gemini ProとGoogleのチャットボットBardの統合は、ユーザーの対話の進化における重要な飛躍を示しています。Googleはユーザーエクスペリエンスの向上に取り組んでおり、Geminiの高度な機能により、Bardはユーザーの意図をより正確に理解し、高品質な応答を提供することができます。さらに、Geminiのマルチモーダル処理能力により、Bardはテキストに加えて画像、音声、動画を扱うことができ、より自然で魅力的な対話体験が生まれます。 Bard内でのGemini Proの導入により、洗練された対話の領域が開かれます。ただし、一定の制約に留意する必要があります。現時点では、Gemini Proは英語のみの提供となっており、グローバルでのアクセスが制限されています。チャットボット内での統合はまだ進化中であり、将来のアップデートでさらなる統合の改善やAIの機能強化が見込まれます。また、Gemini Proは現在、欧州連合では利用できないため、地理的な制約があります。現時点では、BardはGemini Proのテキストベースのバージョンのみをサポートしています。マルチメディアの対話を求めるユーザーは、さまざまな機能を備えた将来のアップデートを待つ必要があります。関連記事：GoogleのBARDはYouTube動画についての質問に答えることができるようになりました当社の見解 GoogleのBardに統合されたGeminiは、AIと人間のシナジーの新時代を告げています。高度な機能とシームレスな統合の融合により、Geminiはチャット体験の向上に向けた頼もしいツールとなります。現在の制約を認識しつつも、成長の軌道はGeminiをAIモデルの先駆者と位置づけています。

チャットGPT vs Gemini：AIアリーナでのタイタン同士の激突

はじめに人工知能の世界では、GoogleのGemini AIとOpenAIのChatGPTの2つの巨人の間で魅惑的な一戦が繰り広げられています。ChatGPTは注目を浴びていますが、Gemini AIは静かに強力な武器を作り上げ、攻撃の瞬間を待っていました。そして、その瞬間がやってきて、驚くべきベンチマークの連続がAIの世界の基盤を揺るがすことになりました。Googleは過去1年間、OpenAIのChatGPTが世界を席巻するのを静かに見守ってきました。しかし今、Googleの輝く番です。画期的なAIモデルであるGeminiの登場により、GoogleはAIの競技場に進出するだけでなく、それを再定義しようとしています。AIの世界でのタイタン同士の激突、ChatGPT対Geminiについて掘り下げてみましょう。 GoogleのCEOであるSundar Pichaiは、Geminiのリリースにより「新たなAIの時代」の到来を大胆に宣言しました。Geminiは最も高度な大規模言語モデル（LLM）であり、優れた「推論能力」を誇っており、複雑な問いにもより正確かつ深い理解で取り組むことができます。これにより、他のAIモデル（Google自身を含む）が抱える「幻覚」のリスクを最小限に抑えます。この飛躍的な進歩により、知的かつ微妙な思考プロセスが可能な新世代のAIが道を切り拓かれます。 Geminiの異なるバージョン Geminiはデータセンターからモバイルデバイスまで効率的に実行するように設計されています。これにより、開発者やあらゆる規模の企業が簡単に製品やサービスにAIを統合することができます。 Gemini Ultra Gemini Pro Gemini Nano Geminiの最も重要で強力なバージョンは、科学研究や薬物発見などの複雑なタスクに向けて設計されています。この最も強力なバージョンは現在一般公開されていません。Googleは2024年にリリースすることを発表しましたが、具体的な日付はまだ発表されていません。これはChatbotsやバーチャルアシスタント、コンテンツ生成など、さまざまなタスクに拡張可能なGeminiの最良のバージョンです。このモデルはBard（ぜひ試してみてください）の基盤となっており、2023年12月13日からGoogle Generative AI StudioまたはVertex AI in Google Cloudを介して開発者やエンタープライズのお客様が利用できるようになります。これはモバイル電話やスマートホームデバイスなどのデバイス上で実行するために設計された、最も効率的なGeminiのバージョンです。この軽量バージョンは現在、Pixel…

Learn more about Search Results 提供しています - Page 11