Search Results 場所

ベストAI画像生成器（2023年7月）

多くのビジネスの景色が人工知能によって変わりつつあり、画像作成もその一つです。 AI画像生成器は、テキストをグラフィックに変換するための人工知能アルゴリズムを使用します。これらのAIツールは、数秒で思考やアイデアを素早く視覚化するための素晴らしい手段です。では、どのAI画像生成器が試す価値があるのでしょうか？2023年に利用可能ないくつかの優れたAI画像生成器を紹介します。 Shutterstock AI Image Generator Shutterstock AI Image Generatorは、デザインの世界において画期的な存在です。AIの力を活用することで、ユーザーは驚くべき美しいデザインを簡単に作成することができます。この素晴らしい新機能は、OpenAIとのパートナーシップによって実現しました。OpenAIはDALL-E 2技術を提供し、Shutterstockの画像とデータを使用してトレーニングされたこのソフトウェアは、完全にライセンス可能な画像を生成します。このブレイクスルーは、アート界にとって大きな意味を持ちます。他人の知的財産権を侵害することなく、AI生成のアートを使用することができるためです。倫理的なアート作品がわずか数秒でダウンロード可能な状態で用意されており、創造性を発揮するのに最適な時期です。Shutterstockの無料トライアルオファーでは、最大10枚のAI生成画像を無料で入手できます！ FotorAI Image Generator FotorAI Image Generatorは、人工知能（AI）技術を使用して新鮮な写真を作成するツールです。ユーザーはサンプル画像を入力することで、それを元に全く新しいオリジナル画像を作成します。この機能によって生成される新しい写真は、非常にリアルで高品質だと主張されており、Generative Adversarial Network（GAN）を使用して生成されます。これは、グラフィックデザインやデジタルアートのための新鮮な画像を作成するためなど、さまざまな用途で使用することができます。Fotorのプレミアムバージョンでしか利用できません。 Nightcafe Nightcafeは最高のAIテキストから画像への生成器であり、キーワードをクリエイティブでリアルな画像に変換します。最も基本的な英単語だけを使用して、希望するものを正確に表現するカスタマイズされたグラフィックを作成することができます。Nightcafeはさまざまなクリエイティブやスタイルも提供しており、一般的な画像を芸術作品に変換するためにニューラルスタイル変換を利用することもできます。Nightcafeの使いやすいソフトウェアは初心者にも非常にアクセスしやすくなっています。使いやすく魅力的なウェブサイトデザインにより、誰でもクリックひとつで画像を作成し改善することができます。作成した作品をどこか別の場所に保存する必要はありません。それは常にアカウントに保管されます。 Dream By…

ユーザーのコンテキストに基づいてアイテムを推奨し、動的にフィルタリングするAmazon Personalize

組織は、ユーザーにカスタマイズされた関連コンテンツを提供するために、知的な推奨ソリューションの開発に時間と労力を継続的に投資しています目標はさまざまです：ユーザーエクスペリエンスの変革、意味のあるインタラクションの生成、コンテンツの消費を促進することなどがありますこれらのソリューションの一部は、過去の相互作用パターンやユーザーの人口統計属性などに基づいて構築された一般的な機械学習（ML）モデルを使用しています

ロボティクスシミュレーションとは何ですか？

ロボットは倉庫内で商品を運搬し、食品を包装し、車両の組み立てを助けています。バーガーをひっくり返したり、ラテを提供することもあります。彼らはなぜそんなに早くスキルを身につけたのでしょうか？それはロボティクスシミュレーションのおかげです。進歩を飛躍的に遂げ、私たちの周りの産業を変革しています。ロボティクスシミュレーションの概要ロボティクスシミュレータは、物理的なロボットを必要とせずに、仮想環境に仮想ロボットを配置して、ロボットのソフトウェアをテストするものです。また、最新のシミュレータは、物理的なロボット上で実行される機械学習モデルのトレーニングに使用されるデータセットを生成することもできます。この仮想世界では、開発者はロボットや環境、その他のロボットが遭遇する可能性のある要素のデジタルバージョンを作成します。これらの環境は、物理法則に従い、現実の重力、摩擦、材料、照明条件を模倣することができます。ロボティクスシミュレーションを使用する人々ロボットは今日、大規模なスケールで業務を支援しています。最も大きく革新的なロボット企業のいくつかは、ロボティクスシミュレーションに頼っています。シミュレーションによって明らかにされた運用効率により、フルフィルメントセンターは1日に数千万個のパッケージを処理することができます。 Amazon Roboticsはフルフィルメントセンターを支援するためにそれを使用しています。BMWグループは自動車組立工場の計画を加速するためにそれを活用しています。Soft Roboticsは食品のパッケージングのためのグリッピングを完璧にするためにそれを適用しています。自動車メーカーは世界中でロボティクスを活用しています。「自動車メーカーは約1400万人を雇用しています。デジタル化により、産業の効率、生産性、スピードが向上します」とNVIDIAのCEOジェンセン・ファンは最新のGTC基調講演で述べています。ロボティクスシミュレーションの動作原理高度なロボティクスシミュレータは、物理の基本方程式を適用することから始まります。例えば、オブジェクトが時間の小さい増分またはタイムステップでどのように移動するかを決定するために、ニュートンの運動の法則を使用することができます。また、ロボットが蝶番のような関節で構成されているか、他のオブジェクトを通過できない制約を組み込むこともできます。シミュレータは、オブジェクト間の潜在的な衝突を検出し、衝突するオブジェクト間の接点を特定し、オブジェクトが互いに通過するのを防ぐための力や衝撃を計算するためのさまざまな方法を使用します。シミュレータは、ユーザーが求めるセンサーシグナル（例：ロボットの関節でのトルクやロボットのグリッパーとオブジェクトとの間の力）も計算することができます。シミュレータは、ユーザーが要求するだけのタイムステップ数でこのプロセスを繰り返します。 NVIDIA Isaac Simなどの一部のシミュレータは、各タイムステップでシミュレータの出力を物理的に正確な可視化も提供することができます。ロボティクスシミュレータの利用方法ロボティクスシミュレータのユーザーは、通常、ロボットのコンピュータ支援設計モデルをインポートし、仮想シーンを構築するために興味のあるオブジェクトをインポートまたは生成します。開発者は、タスクプランニングやモーションプランニングを実行するためのアルゴリズムのセットを使用し、それらの計画を実行するための制御信号を指定することができます。これにより、ロボットはオブジェクトを拾って目標位置に配置するなど、特定の方法でタスクを実行し移動することができます。開発者は、計画と制御信号の結果を観察し、必要に応じて修正して成功を確保することができます。最近では、機械学習ベースの手法へのシフトが見られています。つまり、制御信号を直接指定する代わりに、ユーザーは衝突しないように指定された動作（例：特定の場所に移動する）を指定します。この状況では、データ駆動型のアルゴリズムが、ロボットのシミュレートされたセンサーシグナルに基づいて制御信号を生成します。…

アルファベットは、遠隔地域でのインターネット提供のためにレーザーに賭けています

ターラプロジェクトは、レーザーを使用してインターネットアクセスを遠隔地や農村地域にもたらすことを目的としています

南アメリカにおける降水量と気候学的なラスターデータの活用

2023年にエルニーニョ現象が激化するにつれて、気候学的および降水データは、その気象パターンと地球全体または地域の気候ダイナミクスへの影響を解読するために基本的な要素となっています...

Hugging Face Datasets での作業

AIプラットフォームであるHugging Faceは、最先端のオープンソースの機械学習モデルの構築、トレーニング、展開を行いますこれらのトレーニング済みモデルをホスティングするだけでなく、Hugging Faceはデータセットもホスティングしています...

機械学習システムにおけるデータ品質の維持

機械学習（ML）の眩しい世界では、洗練されたアルゴリズム、魅力的な視覚化、印象的な予測を考案する魅力に夢中になることは非常に容易です

ウェブ3.0とブロックチェーンの進化による洞察力の向上

イントロダクションウェブ3.0とブロックチェーンに関する洞察を提供するコミュニティThird Blockを構築した熱心な人物であるアビシェク・カテリヤ氏との対話の中で、彼の前職でのJPモルガンでのデータアナリストとしての経験、コミュニティの力、そしてこの分野で成功するためのキャリア構築の視点について共有していただく予定です。インタビューを始めましょう AV: 自己紹介とバックグラウンドについて教えてください。アビシェク氏 : 私はアビシェク・カテリヤと申します。フルスタックソフトウェアエンジニアで、JPモルガン＆チェースで3年間働いた後、カリフォルニア拠点のAIトレードファイナンススタートアップのTradeSunに参画しました。その間、非営利セクターでの経験も豊富にあります。私はRoti Bank Foundationの創設メンバーであり、ムンバイ周辺の飢えた人々に食事を提供するための食品回収モデルの構築に取り組んできました。設立から3年間で100万食に達するために、ハイデラバード、アラ、パトナ、ナグプル、プネなどの都市にも支部を展開しました。また、ムンバイの工学大学との協力プロジェクトとして、腐った食べ物の警告装置やムンバイのハンガーマップの開発も行いました。また、Coding4all.inというイニシアチブの一環として、高校生に無料で基本的なプログラミングを教える活動にも参加しました。5ヶ月間で200人のコホートに到達しました。学生たちがラップトップやコンピュータを持たずにオンラインで学ぶことを可能にし、世界中のテック業界のエキスパートたちが講師として参加しています。これら以外にも、Web3とブロックチェーン技術に興味を持ち始め、JPモルガンのデジタル通貨であるJPMコインプロジェクトに取り組みました。仕事の傍ら、旅行やトレッキングが好きで、インスタグラム（@abhikuchbhi_blog）にストーリーを投稿したり、MBAの進学記録を（@mbabhikuchbhi）に投稿しています。 AV: テクノロジーとビジネスマネジメントのMBAを追求していますが、MBAの取得を促した要因は何ですか？アビシェク氏: COVIDの間にMBAの計画を諦めましたが、MBAを取得するためにウォートンに行きたいと思っていました。しかし、すべての選択肢を比較する中で、インドは今後の時代において本当に適切な場所であり、Masters’ Unionは私がインドのスタートアップエコシステムに関与するための有望なオプションとして浮かび上がりました。私はあまり考えずにMUに応募し、ヒマラヤでトレッキングに行きました。戻ってきた時にはインタビューの呼び出しがあり、1ヶ月後には入学が決まりました。私はここに来てスタートアップエコシステムをより深く理解し、私のネットワークに価値ある人材を追加するためです。これは本当に素晴らしい旅であり、賢明な決断でした。 AV: キャリアに影響を与えた人物をいくつか挙げていただけますか？どのように影響を受けましたか？アビシェク氏: 小さい頃、私はいつも「バットマン」と答えていました。アイドルやメンターを持つことの意味を理解することはありませんでしたが、私は常にグリットと努力に感銘を受けたバットマンを尊敬していました。だから、常に前進し、もっとやることを私にはバットマンがインスピレーションを与えています。その他に、私の父でありシリアルアントレプレナーでもあるプラフルクマールさん。彼のベンチャーは成功しなかったものの、彼の忍耐力とグリットは今でも私に「失敗したから何だ」と言い続けてくれます。Masters’ Unionの創設者、プラサム・ミッタルさん。彼は若く、エネルギッシュであり、何でも持っていると言っても過言ではありません。しかし、彼が仕事に注ぐ熱意、エネルギー、努力は本当に素晴らしく、私にとっては確かにインスピレーションです。起業のインスピレーション AV:…

Amazon SageMaker Canvasを使用して、ノーコードの機械学習を活用して、公衆衛生の洞察をより迅速にキャプチャーしましょう

公衆衛生機関は、さまざまな種類の疾病、健康のトレンド、危険因子に関する豊富なデータを保有しています彼らのスタッフは、長年にわたり統計モデルや回帰分析を使用して、治療薬を用いた疾病の最も高いリスク要因を持つ人口を対象にするなど、重要な決定を行ってきましたまた、懸念される感染症の進行を予測するためのモデルも使われています

データサイエンスにおけるキャリアキャピタルを構築するために非常に過小評価されている方法

もちろん、LinkedInはプロフェッショナルなネットワークを構築するための素晴らしい方法であり、ポートフォリオはあなたが行った素晴らしい仕事を紹介するための素晴らしい方法ですしかし、もし誰もあなたのポートフォリオのリンクをクリックしない場合や、あなたがポートフォリオを持っていない場合、

Learn more about Search Results 場所 - Page 126