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「リンカーン研究所の4つの技術が2023年のR&D 100賞を5つ受賞」

医療画像、エアクルーのスケジューリング、データセキュリティ、および量子ネットワーキングの分野での発明が、今年の最も革新的な新製品として名づけられています

プロンプトエンジニアリング101：ゼロ、ワン、そしてフューショットプロンプティング

見た目は超自然な能力を持っているように見えるものの、LLM（Language Models）は最終的には提供された文脈に基づいて単に次の単語を予測する予測モデルですしたがって、彼らの…

「アメリカのトップ10のデータサイエンススタートアップ企業」

データサイエンスは有望な分野として浮上しています。人間社会を革新する能力の理論的な予測を超えて、数多くのスタートアップがその莫大な潜在能力を示すために進出してきました。この記事では、アメリカのトップデータサイエンスのスタートアップを紹介しています。アメリカのトップデータサイエンスのスタートアップスタートアップ名資金調達額年数検索の成長 Logz.Io $121.9M (シリーズE) 9 ピーク Featurespace $107.9M (助成金) 15 ピーク Zencity $51.2M (シリーズ未定) 8 急増 ComplyAdvantage $108.2M (シリーズC)…

あなたの生産性を向上させるためのトップ10のAI自動化

私たちの高速なデジタルワールドでは、競争力を維持し、さまざまな分野で成功を収めるためには、生産性と仕事と生活の調和の取れたバランスが必要です。最新のAI自動化ツールやテクノロジーを取り入れることで、生産性を大幅に向上させ、仕事とプライベートの両方で優れた成果を上げることができます。このバランスを実現し、さまざまな生活の側面で生産性を向上させるためのトップ10のAI自動化ツールを探ってみましょう。生産性を向上させるためのトップ10のAI自動化ツール以下は、この現代において生産性とキャリアの成長を向上させるために役立つトップ10のAI自動化ツールです： Notion NotionはAIパワーのあるツールで、プロジェクトの共同作業に適したエクステンションです。共有ドキュメントを作成したり、タスクを監視したりするのが簡単で便利な最も人気のあるプラットフォームの一つです。さらに、このAIパワーのツールは既存のノートやドキュメント内でアイデア、コンテンツ、または反復を形成する際に労働者をサポートするのに役立ちます。主な特徴既存のドキュメントに対する編集や翻訳オプションを提供大量のドキュメントの簡単な概要を作成できる大きなテキストセグメントを要約し、キーワードを指摘する前回の予定されたミーティングから自動的にタスクリストを思い出すテキスト生成ツールを使用して思考やアイデアのブレストを支援魅力的なキーポイントを持つクオリティの高いオーセンティックなコピーライティングを支援価格無料版あり有料: メンバー1人あたり月額10ドルさらに読む：AIの助けを借りて仕事の生産性を向上させたいですか？最新のAIツールについて学べるジェネレーティブAIコースをご覧ください。 Trello Trelloは人気のあるタスク管理ツールの一つです。このAIパワーのツールは、チームの各メンバーに割り当てられたタスクを定義、整理、追跡する能力を持っており、ワークフローがスムーズになります。このツールを使用することで、チームリーダーは進捗状況を個々のメンバーに個別に問い合わせる必要がありません。Trelloはタスクの整理、共同作業、進捗の効率的なモニタリングを行い、チームに現在のタスクを常に把握させます。さらに、ソフトウェアアプリケーションを使用している場合でも、システムが遅くなることはありませんので、貴重なプロジェクトを効果的に管理し、チームの生産性を向上させることができます。主な特徴ウェブとソフトウェアアプリケーションで利用可能 AndroidとiPhoneの両方のユーザーに対応使いやすいインターフェース…

「検索強化生成システムのパフォーマンスを向上させるための10の方法」

LLMは素晴らしい発明ですが、1つの重要な問題がありますそれは、彼らが事実とは異なる情報を作り出すことですRAGは、LLMにクエリに回答する際に事実の文脈を与えることで、より有用にしますクイックスタートガイドを使用して...

「プログラマーの生産性を10倍にするための5つの無料のAIツール」

「これらの5つのAIツールは、プログラマーやコーダーの生活を簡単にするために、コーディングプロジェクトの速度と精度を向上させます」

「ODSC West 2023に登場する10のトレンディングトピック」

ODSC Westまで残り1か月を切りました！ジェネラティブAI、LLMs、MLOps、機械学習、ディープラーニングなどに関する300時間以上の実践トレーニングセッション、ワークショップ、トークをお楽しみにしてくださいここではすべての素晴らしいセッションを紹介することはできませんが、以下は代表的なリストです...

West 2023

「ジェネレーティブAI（2024）の10の重要ポイント」

「2023年、生成AIの世界に飛び込み、その応用、影響、そして将来の課題についての洞察を得ましょう」

Tech

顧客サービス向けAI | トップ10のユースケース

どんな企業でも、顧客の問い合わせは絶え間ないものです。さまざまな問題の発生や製品に関する理解を深めるために、企業は常に応答時間を短縮し、解決プロセスを迅速化しようと努めています。このような状況で効率的なシステムは、従来の人間のシステムと比較して生成型AIベースのシステムです。生成型AIは、従来のAIシステムと比較して新しいデータを生成する能力を持っています。大規模言語モデル（LLM）および深層学習技術を利用して、自然言語の会話応答を解釈します。より高度な改良と研究が進行中であり、複雑な問い合わせを簡単に理解できるようにするため、現在のチャットボットベースの顧客の問い合わせの一部が可視化されています。顧客サービスに生成型AIを使用する利点改善された応答時間：生成型AIの導入により、顧客の待ち時間が短縮され、迅速な応答が提供され、問題が即座に解決されることを目指しています。拡張性と24/7の利用可能性：複数の人員を雇う煩雑なプロセスを排除し、AIを使用したスケーラブルな運用は最小限の労力とコストで行うことができ、持続可能なスケーラブルなオプションです。時間制約もなくなります。営業時間や従業員の存在に関係なくサポートを提供します。強化された個別化：迅速な提供と常時利用可能性により、顧客体験がさらに向上します。ほとんどの場合、人間に比べて顧客の声が効率的に対応されます。一貫した応答：AIが生成した応答により、顧客は解決策に一貫性と正確性を得ることができます。統一されたトーンと情報の出力を維持することができます。出典：Hubspot 生成型AIツールについてすべて知り、それらをどのように使用し、日常の業務にどのように役立てるかなどを知るために、独占的な生成型AIプログラムに登録してください！顧客サービスにどの生成型AIを使用するか？一般的な顧客サービスと人工知能（AI）を利用した顧客サービスは、各企業ごとに異なります。技術的な専門知識、使用事例、予算などの要素が重要な決定要因です。段階的なアクションは、異なる生成型AIモデルに自己紹介し、必要に応じた適切なモデルを選択することです。異なる生成型AIモデル言語モデル（例：GPT-3）これは、人間のテキストを生成するための事前トレーニングが施された以前のバージョンです。GPT-3は、複数のアプリケーションに対して微調整が可能な多目的なAIです。顧客サービスでは、一般的な問い合わせに対する回答、テキストの生成、情報提供に適しています。言語モデルはAPIを介して簡単に利用でき、複数の言語をサポートしています。ただし、特定の顧客サービスタスクのための微調整には、一定の重要なデータと専門知識が必要な場合があります。チャットボットと仮想アシスタントこれらは、エンドツーエンドの対話型顧客インタラクションを目的として特別に設計されています。ルールまたは自然言語処理モデルによって駆動されることがあります。チャットボットと仮想アシスタントは、ルーチンの問い合わせを処理し、顧客インタラクションを自動化し、即座の応答を提供するために使用されます。ブランドのトーンとスタイルに合わせてカスタマイズすることができます。このタイプの生成型AIはリアルタイムの顧客サポートを提供し、大量の問い合わせを処理し、メッセージングプラットフォームと統合されています。ただし、複雑な問い合わせに対応することが困難な場合があります。カスタマイズされた生成型モデルカスタマイズとは、企業固有の顧客サービスタスクのためにAIモデルをトレーニングすることを指します。カスタマイズは既存のフレームワークに依存する場合もありますし、ゼロから始める場合もあります。AIカスタマーケアの適用は、独自の顧客サービス要件がある場合に行われます。企業内のトレーニングにより柔軟性と制御性が提供されるため、これらの生成型AIは特殊なタスクを処理するようにカスタマイズされています。その作成には技術的な専門知識が必要であり、時間とお金の投資が必要です。顧客サービスのニーズに適したモデルの選択上記のタイプは、企業の異なる要求を示しています。したがって、適切なモデルの選択も主観的です。以下のステップを分析することで、論理的な意思決定を行うのに役立ちます：処理する必要がある問い合わせのタイプや特定のタスクなど、要件を理解する利用可能な資本、リソース、技術的な専門知識の存在を把握する利用可能なデータとそれが異なるモデルに適しているかを確認する成長の期待に応じてスケーラビリティを考慮する生成型モデルがテストと評価パラメーターに適合しているかを確認する…

「アメリカのトップ10データサイエンス企業」

アメリカは先進技術の中心地であり、競争の傾向が増しています。各企業は、データ分析、機械学習、人工知能などに関連するさまざまなアルゴリズムとモデルを扱うために、最高のテックエキスパートを採用しています。デジタル時代において、アメリカのデータサイエンス企業は、技術と分析のリーディングカンパニーです。これらの企業は、データの力を利用して市場に独自のイノベーションをもたらすために重要な役割を果たしています。データサイエンスの力を活用して、重要な問題の解決策を提供し、情報に基づいたビジネスの意思決定を行い、企業の成長と成功率を最適化しています。トップデータサイエンス企業の売上比較以下は、これらのトップアメリカのデータサイエンス企業の売上に関する最新情報です：企業売上 Amazon 1344億ドル Apple 948億ドル Google 743億ドル Microsoft 527億ドル Facebook 320億ドル IBM 155億ドル Uber 92億ドル Netflix 819億ドル LinkedIn 41億ドル Airbnb…

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