Search Results 2022年

最近の記録的な売上で.AIドメイン名の価値が急上昇しています

2023年には.aiドメイン名の取引価値が著しい増加を見ています元々、「.ai」はアンギラの国別コードトップレベルドメイン（ccTLD）ですしかし、人工知能を意味する「AI」が現在の世代で最も破壊的と言える産業であることから、このドメイン拡張子は重要な技術関連性を持っていますこれらの販売[…]

「助成金交付における有望なプロジェクトの特定に予測分析を活用するための7つの手順」

「予測分析は、特に助成金の分野におけるデータ駆動型意思決定において、急速に不可欠な存在となりつつあります予測分析は統計学的アルゴリズムや機械学習技術を用いて、過去のデータを分析し将来の結果を予測します予測分析を助成金に適用することで、精度が向上し競争力が増します最も...」

「ダイナミックプライシングを活用して収益を最適化する方法は？」

導入 Uber/Olaのピーク時の料金は通常の運賃よりも高くなります。IRCTCでは、予約率が上がるとRajdhaniの料金も上昇し、Amazonでは同じ商品の価格が何度も変化します。これらの価格をいつ変更するか、どの程度変更するかを決定するのは誰でしょうか？いつ正しい時に正しい価格を決定するのでしょうか？これらの質問の答えは、ダイナミックプライシングの範囲に含まれます。この記事では、初心者が基本的なダイナミックプライシングアルゴリズムを構築するためのリソースと理論的な理解を提供します。学習目標価格設定の基礎と異なる価格設定の方法を理解するダイナミックプライシング、利点・欠点、方法、ユースケースなどについて深く掘り下げる収益管理の基礎収益最大化のためのPythonを使用したシンプルなダイナミックプライシングアルゴリズムの実装この記事はデータサイエンスブロガソンの一環として公開されました。「価格」とは何ですか？ 2023年8月、玉ねぎの価格は1キログラムあたり120ルピーでした。その要因は何でしょうか？外部の環境要因による供給の逼迫と安定した需要です。市場、買い手、売り手、需要、供給が価格を決定します。映画のチケット、バスのチケット、EC、燃料など、私たちが今日購入するほとんどの製品も同様です。価格の理論では、需要と供給が商品やサービスの取引価格を決定します。消費者の支払いが生産の限界費用と一致する場合、最適な市場価格、つまり需要と供給の均衡点とも呼ばれる点を達成します。適切な価格を適切な時に設定することは、ビジネスの成長にとって不可欠です。価格担当者は、データと分析を通じて「適切な価格」に近づくことに焦点を当てます。価格に影響を与える要素組織的な要素: 商品の在庫、予算制約。マーケティングミックス: 製品のライフサイクルのステージ、製品、価格、場所、販促。製品コスト: 生産コストと原材料のコスト。製品への需要: 製品やサービスへの需要。市場の競争: 競合他社の価格が内部価格を大きく決定します。ダイナミックプライシングとは何ですか？ダイナミックプライシングでは、最近のトレンド、リアルタイムの顧客の行動、供給と需要、競合他社の価格などを利用して販売される商品の価格を評価します。これにより、顧客の満足度が満たされ、事業が成長できるように、異なる価格ポイントで商品が販売されることが可能になります。…

「機械学習をマスターするための5つの無料の本」

機械学習は、現在コンピュータ科学の中でも最もエキサイティングな分野の一つですこの記事では、2023年に機械学習を学ぶための最高かつ無料の５冊の書籍を紹介します

Machine learning

パンプキンスパイスの時系列分析’ (Pampukin Supaisu no Jikeiretsu Bunseki)

北半球ではまたその季節がやってきましたりんごやかぼちゃ、シナモン、ナツメグ、ジンジャー、オールスパイス、クローブといったさまざまな組み合わせが鮮やかになる時期ですそして、スーパーマーケットの通路も少しずつ変わり始めます…

脳波キャップが脳卒中を特定することで命を救う

オランダの研究者によって設計されたStrokePointerブレインウェーブキャップは、患者が救急車にいる間に大血管閉塞（LVO）脳梗塞を診断することができます

ドクトランとLLM：消費者の苦情を分析するための強力なコンビ

紹介現在の競争の激しい市場では、企業は消費者の苦情を効果的に理解し解決することを目指しています。消費者の苦情は、製品の欠陥やお客様サービスの問題、請求エラーや安全上の懸念など、さまざまな問題についての洞察を提供します。これらは、企業と顧客の間のフィードバック（製品、サービス、または経験に関するもの）ループで非常に重要な役割を果たします。これらの苦情を分析し理解することで、製品やサービスの改善、顧客満足度、全体的なビジネスの成長に対する貴重な示唆を得ることができます。この記事では、Doctran Pythonライブラリを活用して消費者の苦情を分析し洞察を抽出し、データに基づいた決定を行う方法について探っていきます。学習目標この記事では以下のことを学びます: doctran pythonライブラリとその主な機能について学ぶドキュメント変換と分析におけるdoctranとLLMの役割について学ぶ doctranがサポートする抽出、黒塗り、照会、精緻化、要約、翻訳の6つのドキュメント変換の詳細を調査する消費者の苦情からの生のテキストデータのアクション可能な洞察への変換の全体的な理解を得る doctranの文書データ構造、ExtractPropertyクラス、プロパティを抽出するためのスキーマの定義について理解するこの記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。 Doctran Doctranは、ドキュメントの変換と分析に特化した最先端のPythonライブラリです。テキストデータの前処理、重要な情報の抽出、カテゴリ化/分類、照会、情報の要約、他の言語へのテキストの翻訳など、一連の機能を提供します。DoctranはOpenAI GPTベースのLLM（Large Language Models）やオープンソースのNLPライブラリを使用してテキストデータを分析します。 Doctranは以下の6種類のドキュメント変換をサポートしています: 抽出: ドキュメントから有益な機能/プロパティを抽出する黒塗り: ドキュメントから個人を識別できる情報（氏名、メールアドレス、電話番号など）を削除する。内部的には、データをOpenAIに送る前に、敏感情報を削除するためにspaCyライブラリを使用します…

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最近の記録的な売上で.AIドメイン名の価値が急上昇しています

「助成金交付における有望なプロジェクトの特定に予測分析を活用するための7つの手順」

「ダイナミックプライシングを活用して収益を最適化する方法は？」

「機械学習をマスターするための5つの無料の本」

パンプキンスパイスの時系列分析’ (Pampukin Supaisu no Jikeiretsu Bunseki)

脳波キャップが脳卒中を特定することで命を救う

ドクトランとLLM：消費者の苦情を分析するための強力なコンビ

創造的AIの進展により、責任あるAIに対処する時が来ています

「世界的な野生動物GISデータベースの探索」

即座のハッキングとLLMの誤用

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