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なぜあなたのビジネスは生成型AIを活用すべきなのか

高速なデジタルの世界で、ジェネレーティブAIの変革力を見つけましょうジェネレーティブAIが創造性、生産性、データに基づく意思決定を向上させ、企業がAI主導の環境で繁栄する手助けをする方法を探索してください

Tech

OpenAI GPT（ジェネラルプロダクトトランスフォーマー）：自分自身で作るChatGPTを活用した対話型AI

私たちの詳細な記事でカスタムGPTについて学びましょうその中では、あなたのニーズに合わせたAIチャットボットを簡単に作成する方法を探求しますアルゴリズムの指導からパーソナライズされた映画のおすすめまで、最新のOpenAIの機能、プライバシーコントロール、コーディング不要のカスタムチャットボットの将来について学びましょう

「2023年11月の5つの最高のメディアキットジェネレーター」

今日のデジタルファーストの世界では、注目すべきメディアキットがブランド、インフルエンサー、クリエイターにとって不可欠ですメディアキットは、コンパクトで視覚的に魅力的な形式で、ブランドのストーリー、成果、提供物を強調し、あなたのプロフェッショナルなポートフォリオとして機能しますプロフェッショナルで魅力的なメディアキットの需要が高まるにつれ、効率的かつユーザーフレンドリーなツールの必要性が増してきています

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「AIツールのためのベスト5のブラックフライデーセール」

今年最も待ち望まれているブラックフライデーイベントへようこそ！先端のAIツールと無敵のディールが出会う場所です！テックの世界が興奮に包まれる中、私たちは最高のAIツールとアプリケーションを厳選し、破格の割引価格で提供します開発者、ビジネスオーナー、AI愛好家、全ての方々におすすめのブラックフライデーセールです

「ReactとChatGPT APIを使用して独自のAIチャットボットを作成する方法」

このブログでは、ReactとChatGPT APIを使用して独自の人工知能（AI）チャットボットを作成するプロセスを案内します

LLM SaaSのためのFastAPIテンプレートパート1 — Authとファイルのアップロード

最近、FastAPIはPythonバックエンド開発者コミュニティで注目を集めていますそのシンプルさ、非同期性、ネイティブのSwagger UIのおかげですこれらの人気のあるLLMオープンソースの中で...

データサイエンスの戦略の鬼才になる：AIビジョンリーダー、ビン・ヴァシスタ氏との対話

アナリティクス・ビディヤの画期的なシリーズLeading With Dataでデータサイエンスの変革的な世界に飛び込んでください。このシリーズからの独占インタビューでは、アナリティクス・ビディヤのCEOであるクナール・ジャインが、優れたAIリーダーであるビン・ヴァシシュタとの魅力的な対話を繰り広げます。ビンの旅の秘密を明らかにし、技術的な役割からリーダーシップへの戦略的な転換による貴重な洞察と経験を共有します。ビン・ヴァシシュタとの対話、創設者兼AIアドバイザー、V Squaredによるさあ、始めましょう！主なポイント Vin Vashishtaの非凡な旅に乗り出し、PCの設置からAI戦略の先駆者への変動を体験してください。リーダーにとっての重要な意思決定についての彼の見解を明らかにし、データサイエンスのアプリケーションの信頼性と即効性のバランスを取る方法を理解してください。業界のトレンドを爆発する前に予知するVin独自のプロセスに見入り、常に変わりゆく環境での戦略的な動きをガイドしてください。彼のスタートアップの起源に迫り、年月を経るにつれてその進化を目撃し、挑戦と勝利についての生の体験を提供します。最新テクノロジーの後発者にとっても持続的な成功の推進力となるビジネスビジョンの重要性をいかに信じているかをVinの考え方を探ってください。急速に進化する分野での前進の必要性を強調し、技術の専門家が異なる領域に進出することを推奨するVinの考えについて理解してください。データサイエンスの旅をどのように始めましたか？私は建築学に進むための教育を開始し、父の footstepsに続きました。しかし、12歳のときの初めてのプログラミングの体験は私に深い影響を与えました。仮想環境で何かを作り出す力に魅了されました。大学の1年生の間にプログラミングの授業を受け、すぐに自分の情熱だと確信しました。私の焦点は1994年から1995年ごろのプログラミングに切り替わりました。私のデータサイエンスへの道は直接のものではありませんでした。私は90年代の最初のAIブーム時に卒業しました。マイクロソフトで働いて高度なモデルを構築したいという私の大望にもかかわらず、私はより伝統的なソフトウェアエンジニアリングの役割にいました。PCの設置からウェブサイトの構築とデータベース管理まで、上り詰めてきました。最初の企業の仕事は、ソフトウェアとプラットフォームの自社設置と直接のお客様との仕事でした。この経験は重要で、ソフトウェアの約束を実現する重要性を教えてくれました。データサイエンスモデルに初めて直面した課題は何でしたか？私の最初のデータサイエンスプロジェクトは2012年で、当時は現在のようなライブラリやリソースはありませんでした。私はC、C++、Javaなどさまざまな言語でモデルを構築しました。技術の制約からすべてを最適化する必要があったためです。現在のクラウドインフラストラクチャは利用できず、大規模企業にのみデータが利用可能でした。初期のクライアントは大企業であり、2016年頃から中小企業が私にアプローチするようになりました。これらの小規模なクライアントとの仕事では、予算や時間といった現実の制約に直面しました。これは法人の世界とは異なる経験でした。技術的な役割から戦略とリーダーシップへの過渡はどのようにして行われましたか？ 2012年に解雇された後、私はすぐに副業のコンサルティングを本業に転換し、V Squaredというビジネスを立ち上げました。最初の頃はデータサイエンスよりもBI分析に近い仕事でした。分野が進化するにつれ、私は統計モデルを構築し、科学者と協力してモデルの説明性の重要性を学びました。この経験から、従来の機械学習アプローチと科学の厳密な基準とのギャップを埋めるようになりました。素早くより信頼性のある解決策が必要な場合を見極める能力を身につけました。バリューの提供と技術的厳密さのバランスを取るこの理解が、技術的な役割からリーダーシップと戦略に押し上げました。ソーシャルメディアはビジネスの成長にどのように影響しましたか？ソーシャルメディア、特にTwitterとその後LinkedInは、私のビジネスの拡大に重要な役割を果たしました。それは私の営業のトンネルを完全に変え、お問い合わせや機会の数を増やしました。経営者の視点からデータサイエンスと機械学習について議論することで、私はユニークな声を見つけました。私のブランドは常に実用主義に基づいており、日々の仕事と経験に基づいて、現場でうまくいくこと、そしてそうでないことについて議論しています。…

「Amazon Rekognitionを使用して、Amazon IVSライブストリームを適度に制御する」

「アマゾンインタラクティブビデオサービス（Amazon IVS）は、迅速かつ簡単なセットアップを提供するために設計されたマネージド型のライブストリーミングソリューションであり、インタラクティブなビデオ体験の構築や、インジェスションから配信までのインタラクティブなビデオコンテンツを処理しますライブストリーミングの利用が増えるにつれて、効果的なコンテンツモデレーションの必要性もますます重要になります[…]」

LLMs (Language Models)による電子メール効率化の次なるフロンティア

紹介人工知能（AI）は、特に大規模な言語モデル（LLM）の台頭のおかげで、過去数年間で大きく成長しました。豊富な人間の言語を含む広範なデータセットでトレーニングされたこれらの洗練されたAIシステムは、多くの技術的進展をもたらしています。GPT-3（Generative Pre-trained Transformer 3）などのLLMの莫大なスケールと複雑さにより、彼らは自然言語の理解と生成の最前線に位置しています。この記事では、LLMの重要な役割がメールのレスポンス生成とソートの革新においてどのように重要な役割を果たしているかを強調しています。デジタルコミュニケーションの環境が進化する中で、効率的で文脈に即した個別化されたメールへの返信の必要性がますます重要になってきています。LLMは、コミュニケーションの生産性を向上させ、繰り返しのタスクを自動化し、人間の創造性を増強するソリューションを提供する可能性を持っています。LLM 学習目標言語モデルの進化をたどり、基礎システムからGPT-3.5のような高度なモデルまでの開発の重要なマイルストーンを把握する。大規模な言語モデルのトレーニングの複雑さについて理解します。データ準備、モデルアーキテクチャ、および必要な計算リソースについて積極的に理解し、ファインチューニングや転移学習における課題と革新的な解決策を探ります。大規模な言語モデルがメールコミュニケーションをどのように変革するかを調査します。言語モデルがメールのソートプロセスを最適化する方法について学びます。この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。大規模言語モデルの理解大規模な言語モデルであるLLMは、特に人間の言語の理解において、人工知能の大きな進歩を表しています。彼らは人間のようなテキストを理解し作成することが得意です。人々は、彼らがさまざまな言語のタスクに優れているため興奮しています。LLMの概念を把握するには、それらが何であるかと、それらがどのように機能するかという2つの重要な側面に深入りすることが不可欠です。大規模言語モデルとは何ですか？大規模言語モデルの中核には、広範なネットワーク接続を持つ優れたコンピュータープログラムのような存在があります。彼らを特徴付けるのはその巨大なスケールです。彼らは本や記事からウェブサイトやソーシャルメディアの投稿まで、様々なテキストデータセットに事前にトレーニングされています。この事前トレーニングフェーズにより、彼らは人間の言語の複雑さに触れ、文法、構文、意味論、そして一部の常識的な推論を学ぶことができます。重要なことは、LLMが学習したテキストを単に吐き出すだけでなく、状況に適した文脈のある応答を生成することができることです。最も注目すべきLLMの一つは、Generative Pre-trained Transformer 3の略であるGPT-3です。GPT-3は、正確に言うと1,750億のプロセスを持つ驚異的な数のパラメータを誇っており、最も重要な言語モデルの一つです。これらのパラメータは、モデル内の重みや接続を表し、文脈に基づいて文の次の単語を予測するために必要なものを調節するために微調整されます。この予測能力は、メールの応答生成からコンテンツ作成や翻訳サービスまで、さまざまなアプリケーションで活用されます。要するに、GPT-3などのLLMは、最先端のAI技術と人間の言語の複雑さの交差点に位置しています。彼らはテキストを流暢に理解し生成することができるため、さまざまな産業やアプリケーションに広範な影響を及ぼす多目的なツールとなっています。 GPT-3の訓練プロセスとモデル大規模言語モデルの訓練プロセスは複雑でリソースを消費する作業です。まず、インターネットから巨大なテキストデータセットを取得します。これらのデータセットはモデルの基礎です。訓練プロセスでは、モデルは前のコンテキストから単語または単語の系列の出現確率を予測するために学習します。このプロセスは、モデルのニューラルネットワークを最適化することによって行われ、パラメータの重みを調整して予測エラーを最小化します。…

NLP、NN、時系列：Google Trendsのデータを使用して石油価格を予測することは可能ですか？

最初にWord2Vecを使用し、次にGoogleトレンドからGoogle検索の頻度をスクレイピングし、その後、時系列（フーリエ分解を経て）とKerasを使用したニューラルネットワークで予測を試みます...

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