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グーグルシートでChatGPTを利用する方法

紹介 Google Sheetsは、広範で知名度の高いスプレッドシートアプリケーションです。長年にわたり、データ管理と分析のための重要なリソースとして確立してきました。ただし、Google Sheetsのすべてのポテンシャルを引き出すことは、データ分析やコーディングに堅固な基盤を持たない人々にとっては挑戦的な課題のように思えるかもしれません。ここで、Google Sheets用のChatGPTは、解決策を提供することで経験を変革します。人工知能（AI）は、技術の絶え間なく進化する世界において、デジタル音声AIとの関わり方を常に再定義しています。Google Sheets用のChatGPTを使用することで、ユーザーオプションが拡張され、データに関連するタスクが従来よりも簡単で論理的で効果的になります。AIの力を引き出すためには、OpenAIのアカウントとGoogle Sheetsが必要です！ ChatGPTアドオンの使用方法 GPT-3は高度なプロンプトや命令を解釈することができます。そのため、GPT-3をGoogle SheetsとGoogle Scriptなどの統合機能と組み合わせることは難しいことではありません。この関数の呼び出しは、関連するプロンプトとともにOpenAI APIへのリクエストを作成するカスタマイズされたアクションを作成します。 ChatGPTの統合の設定 ChatGPT APIは、ChatGPTの機能をプログラムや製品、サービスに組み込むことができる拡張機能です。人間のような回答をリクエストに対して行い、カジュアルな会話を続けるためのChatGPTの潜在能力にアクセスできます。これは大量のデータを扱うことができ、複数のシステムやプラットフォームとシームレスに統合することができます。さらに、プログラマーは要件に応じてフレームワークをカスタマイズすることができ、生成されるコンテンツの正確性と適用性を向上させることができます。自然言語処理（NLP）を使用して、人間のような応答を理解し生成することができます。これは、AIチャットボット、バーチャルアシスタント、その他のインタラクティブなサービスを構築するのに理想的です。 Google SheetsでAPIアクセスを有効にする GPT for SheetsプラグインにはAPIキーが必要です。このキーはOpenAIポータルから簡単に入手できます。OpenAIのAPIキーを生成するには、次の手順に従ってください。まだユーザーアカウントを作成していない場合は、OpenAIにアクセスし、サインアップします。…

MDauditは、AIを使用して医療関係者の収益結果を改善することを目指しています

MDauditは、7万以上の医療提供者と1,500以上の医療施設にクラウドベースの請求のコンプライアンスと収益の正確性を保証するソフトウェアサービス（SaaS）プラットフォームを提供しています健康関連のお客様が規制のコンプライアンスを保持し、収益を維持できるようにしていますトップ60以上の米国の医療ネットワークとの取り組みを行っているMDauditは、人工知能（AI）の能力を拡張する必要があります...

「金融分野における生成型AI：FinGPT、BloombergGPT そしてその先へ」

「Generative AI」とは、入力データに似た新しいデータサンプルを生成できるモデルのことを指します「ChatGPT」の成功により、企業が独自の大規模言語モデルを設計するための機会が多く生まれ、様々な業界で革新的なアイデアが生まれていますデータによって推進される金融セクターは、今や以前よりもデータ集約的です私はデータサイエンティストとして働いています[…]

新興の脅威：言語モデルの時代におけるアプリケーションのセキュリティ確保

大言語モデル（LLM）の驚くべき能力（ChatGPTのようなもの）によって、次世代のアプリを作成しようとする開発者たちにとって、それらは魅力的で抵抗できない存在ですしかし、この熱狂的な採用は、ユーザーに新たな危険をもたらす可能性がありますLLMは、ほとんどの開発者が理解していないユニークな脆弱性を持っています安全なアプリケーションを構築するには、これらの新しいリスクを理解し、適切な対策を実施する必要があります...

LMSYS-Chat-1Mとは、25の最新のLLM（Large Language Models）を使用して作成された、100万件の実世界の会話を含む大規模データセットです

大規模言語モデル（LLM）は、仮想アシスタントからコード生成まで、さまざまなAIアプリケーションに不可欠な存在となっています。ユーザーは、異なる目的に応じて特定のクエリや質問形式を使用してLLMと関わる際に、その行動を適応させます。これらのパターンを研究することで、さまざまなLLMへのユーザーの期待や信頼についての洞察を得ることができます。さらに、単純な事実から複雑な文脈を持つクエリまでの質問の範囲を理解することで、LLMのサービス向上、誤用の防止、AIの安全性の向上に役立つでしょう。以下のように言えます：大規模言語モデルサービスの運営コストが高いため、多くの組織にとって実際のユーザーの質問データを収集することは財務的に難しいです。実際のユーザーの質問データを持っている企業は、競争上の優位性を明らかにする懸念やデータプライバシーの維持を望むため、それらを共有することにためらっています。オープンな言語モデルとのユーザーの対話を促すことは難しい課題です。なぜなら、これらのモデルは主要企業が開発したモデルほどの性能を発揮しないからです。オープンなモデルとのユーザーの関与の困難さから、調査目的のためにこれらのモデルとの実際のユーザーの対話を正確に反映した大規模データセットを編成することは困難です。このギャップに対応するために、本研究では「LMSYS-Chat-1M」という革新的な大規模な実世界データセットを紹介しています。このデータセットは、大規模言語モデル（LLM）とユーザー間の実際の対話の広範なコレクションから慎重に収集されました。これらの対話は、オープンソースと独自のモデルの両方を含む25の人気のあるLLMへのアクセスを提供する無料のオンラインLLMサービスをホスティングすることで、5か月間にわたって収集されました。このサービスには、数千時間にわたるA100の計算リソースが必要でした。ユーザーの関与を維持するために、著者らは「チャットボットアリーナ」と呼ばれる競争的な要素を実装し、人気のLLMのランキングとリーダーボードを定期的に更新することでユーザーにサービスの利用を促しました。その結果、LMSYS-Chat-1Mには100万以上のユーザー対話が含まれており、さまざまな言語とトピックをカバーしています。ユーザーは、データ収集ウェブサイトの「利用規約」セクションを通じて、このデータセットに対する使用の承諾を提供しました。このデータセットは、VicunaのデモとChatbot Arenaのウェブサイトから2023年4月から8月までに収集されました。このウェブサイトは、ユーザーに3つのチャットインターフェースオプションを提供しています：単一モデルチャット、チャットボット同士が戦うチャットボットアリーナ、および2つのチャットボットを横に並べて比較できるチャットボットアリーナ。このプラットフォームは完全に無料であり、ユーザーには補償も料金も課されません。この論文では、LMSYS-Chat-1Mを4つの異なるユースケースでの潜在的な応用を探求しています。LMSYS-Chat-1Mは、GPT-4と同等のパフォーマンスを発揮する強力なコンテンツモデレータとして小規模な言語モデルを効果的に微調整できることを示しています。さらに、一部の提供されたモデルにセーフティメカニズムがあるにもかかわらず、LMSYS-Chat-1Mには主要な言語モデルのセーフガードを挑戦できる対話が含まれており、モデルの堅牢性と安全性の研究のための新たなベンチマークとなります。さらに、このデータセットには、指示微調整に適したユーザーと言語モデルの質の高い対話も含まれています。これらの対話の一部を使用することで、Llama-2モデルは特定のベンチマークにおいてVicunaやLlama2 Chatと同等のパフォーマンスレベルを達成できることを著者らは示しています。最後に、LMSYS-Chat-1Mの幅広いトピックとタスクのカバレッジは、言語モデルのための新しいベンチマーク質問の生成において貴重なリソースとなります。

インドのTableau開発者の給与はいくらですか？

イントロダクション Tableauは、データビジュアライゼーションツールとして企業で人気が高まり、ビジネスインテリジェンスの最新トレンドの一つとなっています。インドでは、Tableau開発者の給与統計に関心があります。競争の激しい現代の就職市場において、Tableau開発者の給与は転職を考えている候補者にとっての魅力となっています。この記事では、魅力的なキャリアについて詳しく説明し、Tableauソフトウェアの給与パッケージについても説明します。さらに、ジュニアおよびシニアのTableau開発者の給与についても見解を提供します。 Tableau開発者とは Tableauソフトウェアは、強力なデータビジュアライゼーションおよびビジネスインテリジェンスツールです。Tableauソフトウェアを使用するエキスパートは、Tableau開発者として知られています。Tableau開発者の主な責任は、組織がデータに基づいた意思決定を行えるようにする、魅力的で有益なダッシュボード、レポート、データビジュアライゼーションを作成することです。この役割の理想的な候補者は、ビジネスの強力な経験、数学の堅固な基礎、および重要なデータウェアハウジング能力を持っています。詳しくはこちら: テーブルをエクスペルトにするための学習パス Tableau開発者は、さまざまなチームと協力して多様なデータソースからデータを有益なビジュアライゼーションに変換します。これらの専門家は、意思決定者やステークホルダーが容易に理解できるようにデータを提供することにコミットしています。データから有用な洞察を得るために、これらの専門家はしばしばデータアナリスト、ビジネスアナリスト、およびその他の専門家と協力し、データに基づいた意思決定に協力的なアプローチを取ります。最近、Tableau開発者の給与統計は爆発的な成長を遂げています。さまざまな経験レベルとそれに伴う年間給与の見積もりについて説明します。エントリーレベルのTableau開発者（0-2年の経験）エントリーレベルのTableau開発者は、通常、限られたプロの経験を持つ新参者です。彼らはTableauソフトウェアと基本的なデータビジュアライゼーションの概念に基づく基礎知識を持っています。彼らの責任は、シンプルなレポートやビジュアルの作成、データの抽出、さまざまなデータソースとの連携を学びます。エントリーレベルの開発者は、多くの経験豊かな同僚と緊密に協力して、スキルを開発し、現場での実務経験を積むことが多いです。エントリーレベルのTableau開発者の給与: 年間350,000ルピー）もっと読む: インドのデータサイエンスの給与[2023年の最新情報] 中級のTableau開発者（2-5年の経験）中級のTableau開発者は、何年ものプロの経験を積み、Tableauの知識を磨いています。彼らは複雑なダッシュボードの作成、複数のデータソースへの接続の確立、および効率の向上に長けています。これらの開発者は、問題解決能力があり、より自律的に働くことができ、ビジネスアナリストと協力することができます。彼らはしばしばプロジェクトリーダーとして機能し、ジュニア開発者を指導します。中級のTableau開発者の給与: 年間530,000ルピーシニアレベルのTableau開発者（5年以上の経験）シニアTableau開発者は、ビジネスインテリジェンスとデータビジュアライゼーションのためにTableauを使用する豊富な知識を持つ経験豊富な人々です。彼らは困難なデータシナリオを扱うことに長けており、Tableauの高度な機能について深い理解を持っています。エンタープライズレベルのソリューション、ベストプラクティス、チームの指導は、シニア開発者の責任です。彼らはしばしば戦略的な意思決定を行い、Tableauソリューションが組織の目標と一致していることを確認します。シニアTableau開発者の給与: 年間660,000ルピー Tableauコンサルタントおよび経験豊富な専門家コンサルタントや専門家は、Tableauの専門知識の最高レベルを代表しています。彼らは多くの実務経験によるデータ分析とビジュアライゼーション技術の幅広い知識を持っています。これらの専門家はビジネスにコンサルティングサービスを提供し、高度な分析ソリューションの設計、Tableauの展開の最適化、チームのトレーニングを支援します。彼らは、Tableau環境における特定の業界の洞察力と指導力、そして最も困難なデータ関連の問題に取り組む評判を持っているため、求められています。…

「データの成熟度ピラミッド：レポートから先進的なインテリジェントデータプラットフォームへ」

この記事では、データの成熟度ピラミッドとそのさまざまなレベルについて説明しています単純なレポートからAI対応のデータプラットフォームまでをカバーしていますビジネスにおけるデータの重要性を強調し、データプラットフォームがAIの推進力となる方法を示しています

Data science

生成AIと予測AI：違いは何ですか？

人工知能（AI）は、機械に難しい仕事を実行させながら、知的な選択を行うことで、いくつかの業界を大きく変えてきました。予測型AIと生成型AIは、最もよく知られていて使われているAIの方法です。両方とも適応能力が高いですが、具体的に何を達成するために使用されるかによって、彼らの潜在的な用途と独特の利点は異なります。では、ビジネス目標に最も適した方法をどのように選ぶのでしょうか？予測型AIは過去のデータを使用して予測を行い、生成型AIは新しいデータを生成します。組織のマーケティング部門に最適な技術を決定するために、次の比較を調べてみてください：生成型AI vs. 予測型AI。生成型AIとは？生成型AIは、特定のプログラミングの制約なしに、データに基づいて予測を生成するためのソフトウェアモデルを開発することによって動作する、機械学習の進化形です。確率分布を使用してデータの基本的な傾向を理解し、要求されるたびに似たパターンを示す結果を作成します。生成型AIは、教師なしおよび半教師あり機械学習の技術を包括しています。これにより、テキスト、音声およびビデオファイル、画像、コードなどの事前存在するデータを使用して、新しい形式のコンテンツを作成することができます。主な目標は、リアルなものに非常に近い100％の本物の結果を生成することです。具体的には、AIモデルには大量の最新データが提供され、新しいコンテンツを生成するためのモデルのトレーニングが行われます。このようなモデルは、既存のデータのパターンとフレームワークを発見するためにニューラルネットワークを活用して、革新的で独自の出力を作成します。生成型AIモデルの重要な要素は、潜在空間、トレーニングデータ、および生成アーキテクチャです。データは、データの重要な特徴を組み込んだ潜在空間に圧縮して表現されます。学習の基盤となるのは、トレーニングデータであり、モデルが基本的なパターンを理解するのに役立ちます。生成モデリングを実現する構造的な要素は、生成アーキテクチャです。生成型AIモデルは、広範なデータから知見を得て独自の結果を再現することを約束します。生成型AIモデル最も使用されている生成型AIモデルは次のとおりです： GAN（生成的対抗ネットワーク） GANは、さまざまな分野で効果的に使用されています。生成器ネットワークと識別器ネットワークの2つのネットワークから構成されています。識別器は生成されたサンプルと元のサンプルを区別しようとする一方、生成器は正確なデータを模倣する方法をトレーニングします。GANは持続的なプロセスを通じて常に進化し、非常に正確な結果を生成します。 GANは、特定のドメインに関連するデータを開発するのに適しており、高品質のサンプルと少ないパターンの多様性で素早く結果を生成することができます。変分エンコーダ（VAE） VAEは、オートエンコーダと確率モデリングの力を活用して、簡単な入力表現を学習する生成モデルです。取得した分布からエンドポイントを選択することで、VAEは提供されたデータを低次元の潜在空間にエンコードすることで新しい観測を作成することができます。 VAEは、提供されたデータを潜在空間から再構築するデコーダーネットワークと、生データを潜在空間に変換するエンコーダーネットワークの2つのネットワークを開発することによって機能します。 VAEは、獲得したパターンが存在する潜在空間の各ポイントから観測を取り、トレーニングデータを模倣する新しい独自のデータセットを作成することができます。VAEの潜在領域を移動しながら新しいデータを作成する能力により、創造的な研究とさらなるデータの作成が可能になります。拡散モデル…

「BComを修了後、どのようにデータサイエンティストになるか？」

イントロダクションなぜBComの後にプロフェッショナルがデータサイエンティストを選ぶのでしょうか？実験のためでしょうか？それとも、その転職の背後にはより大きな理由があるのでしょうか？まあ、それはデータサイエンスが最近、社会全体の職業成長の面で、専門職のアリーナで大いに評価されているという事実を思い起こさせます。また、2022年から2032年までの間に、データサイエンティストの仕事は35%の成長を予測されており、毎年17,700の求人があります！私たちは、BComの専門家が自身のビジネスの生存のためにデータサイエンスに転身する背後にある理由と事実を探ってみましょう。なぜBComの学生がデータサイエンスに移行しているのでしょうか？データサイエンスの領域は、産業を急速に拡大しています！さまざまなビジネス分野で数多くの応用が提案されています。それは現在最も高給な仕事の一つであり、将来的には指数関数的に成長することが予想されているデータ分析を提案しています。 BComの後にデータサイエンティストになることの理由を、短くても具体的な視点で見てみましょう。 Microsoft Excelの習熟度 B.Comとデータサイエンスの両方の学位を求める学生にとって、Microsoft Excelの習熟度は有用なツールです。Excelの習熟度は、B.Comの学問領域で予算編成、データ分析、財務モデリングに必要とされます。これらの能力は、財務アナリストや会計士などの仕事にとって重要です。興味深いことに、データサイエンスでもこれらのスキルが同じくらい重要です。 Excelはデータの準備、クリーニング、初期データの探索に頻繁に使用され、見込みのあるデータサイエンティストに堅固な基盤を提供します。高度なExcelのテクニックを学ぶことは、データサイエンスで使用されるより難しいデータ操作と分析のためのプログラミング言語の使用へのスプリングボードとなるかもしれません。商業とデータの相互関係データサイエンスとビジネスは統合して連携します。商業部門の企業は、今日のデータ駆動型ビジネスの世界で意思決定を行うためにデータに大いに頼っています。これには、データの収集、変換、保管などのデータ能力が必要です。B.Comのコースは既にビジネスアナリティクス、市場トレンド、財務データなどのトピックをカバーしており、データサイエンスへの移行が容易になっています。これらのスキルは改善され、より複雑なデータ分析、予測モデリング、データ駆動型の意思決定に適用するために変更することができます。一つの学士号での二つのキャリアパス二つのキャリアパスを追求する場合、一つの学士号は働き方の選択肢を大幅に増やすことができます。BComの後にデータサイエンティストになる卒業生は、両方の産業で幅広い雇用の可能性にアクセスできます。彼らはデータサイエンスの職種としてデータアナリスト、機械学習エンジニア、またはデータエンジニアとしてのキャリアを追求する一方で、商業部門では財務アナリスト、ビジネスインテリジェンスアナリスト、またはデータアナリストとして働くこともできます。この柔軟性により、さまざまな雇用の選択肢が可能になり、興味が変わるときにキャリアを変更する自由が得られます。履歴書の充実データサイエンスのインターンシップは、個人の履歴書に素晴らしい影響を与えるかもしれません。BComの後にデータサイエンティストになりたい卒業生は、データ分析、統計モデリング、データ可視化のスキルを持っており、これらはデータサイエンスを離れても有用な資産となるかもしれません。データ駆動型の意思決定能力と分析能力の強い候補者は、さまざまな産業の雇用主から非常に高く評価されます。選択された専門的な経路に関係なく、履歴書にデータサイエンスの経験があることは、キャリアの検索をより簡単かつ実りあるものにすることができます。経済的に有望で安定したキャリアデータサイエンティストは、B.Comの卒業生に比べて頻繁に多くの収入を得ています。多くの企業がデータサイエンスの労働者の需要増加を経験しており、これにより競争力のある給与水準が形成されています。データサイエンティストは、データから重要な洞察を得てデータ駆動型の戦略を作成する能力を持つため、組織にとって重要な資産です。その結果、データサイエンスは安定した経済的に報酬の高いキャリア選択肢となります。そのため、BComの後にデータサイエンティストになることは、収入の可能性と仕事の安定性を最大化するための賢明な決断となります。データサイエンティストになるには？データサイエンティストは、統計、数学、プログラミングの知識を持つ専門家であり、複雑なデータセットを分析し、洞察を得て意思決定をサポートし、結果を予測するモデルを作成する人物です。プロフェッショナルとしてデータサイエンスの分野に参入するために考慮すべき主要なポイントにアクセスしましょう。データサイエンスの理解技術的な側面に入る前に、データサイエンスが何を含んでいるかを理解することが重要です。適切な判断をするには、データサイエンスが必要です。データから洞察と情報を得ることが関与しています。トピックの基本的なアイデア、手順、実用的な応用を理解するために、研究を行い、関連する文献を読んでください。関連する数学と統計を学ぶ…

「AIコントロールを手にして、サイバーセキュリティシステムに挑戦しましょう」

あなたの組織のデータは、サイバー犯罪者の悪意のある行為に対して免疫を持っていますか？そうでなければ、弱い防御システムの打撃に備えてください！

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