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アリエル・カッツ、H1のCEO兼共同創設者-イスラエルとガザの支援、GenosAI、トライアルイノベーション、医療分野でのAIの影響、現代医学におけるデータの役割、スタートアップのアドバイス

「H1は医療関係者、研究者、業界パートナーをつなぎ、臨床、科学、研究情報と洞察力を提供し、医療の成果を向上させ、医療業界のイノベーションを推進します私たちは、Ariel Katz氏、H1のCEO兼共同創業者に、AIを活用した医療に関するインタビューシリーズに参加していただき、感謝していますこのインタビューでは、ArielがH1の持続的なサポート活動について議論しています... Ariel Katz氏、H1のCEO兼共同創業者 — イスラエルとガザの支援、GenosAI、臨床試験のイノベーション、AIの医療への影響、現代医療におけるデータの役割、スタートアップへのアドバイス詳細はこちら »」

OpenAIはGPT-4 Turboを発表：カスタマイズ可能な人工知能の未来への飛躍

“`html イノベーションが急速で革命的な産業で、OpenAIは広く評価されている言語モデルのより強力でカスタマイズ可能なバージョンであるGPT-4 Turboを導入することで、人工知能が達成できる領域を再び押し広げました。 OpenAIのCEOであるSam Altman氏は、会社の年次DevDayカンファレンスで、この新しいモデルの能力を紹介しました。それは前任者から一歩、飛躍的に進んだものです。GPT-4 Turboは高精度化され、複雑な指示のより微妙な理解力を持っています。AIの風景において強力なツールとなっています。 GPT-4 Turboの強化された機能は、洗練されたテキスト生成に表れており、より多様な微妙な要求を容易に処理することができます。このモデルは要約を生成し、メールを作成し、さらには人間と機械生成のコンテンツとの区別が曖昧になるほどポリッシュされたレベルの記事の起草が可能です。しかし、イノベーションは性能向上で終わるわけではありません。OpenAIは個別の業界ニーズや会社の声に合わせてモデルを調整することで大きな進歩を遂げました。このカスタマイズの能力は重要であり、企業がブランドと運営基準に合わせてGPT-4 Turboをシームレスに統合し、自社の要件に合致した結果を提供する機会を提供します。 GPT-4 Turboのカスタマイズ性は、モデルの出力を制御する能力にも及んでおり、さらなる安全性とユーザーの意図との一致を提供しています。この機能はAIの開発における重要な懸念の1つであり、技術が倫理的に使用されて公共の利益の範囲内に留まることを保証します。 GPT-4 Turboの最も重要な含意の1つは、アクセシビリティの可能性です。Altman氏は、このモデルが障害を持つ個人を力に変える能力を強調し、デジタルプラットフォームとのコミュニケーションとインタラクションを向上させる支援技術となる可能性があると述べています。これらの進歩についての興奮が続く中、OpenAIは慎重に展開しています。同社は安全で責任あるAI開発に対するコミットメントを強化し、大いなる力には必要な監視が伴うことを保証しています。 GPT-4 Turboの導入は、OpenAIだけでなく、産業全体にとって転換期の瞬間です。これは道具にとどまらず、協力者、創造者、そしてデジタル進化において守りたい価値観の管理者となるAIの将来を予示しています。要点： OpenAIのGPT-4 Turboは、テキスト生成機能が前例のない強力で微妙な言語モデルのバージョンです。新しいモデルは幅広いカスタマイズが可能であり、開発者は特定の産業ニーズや企業のブランディングに合わせて調整することができます。 GPT-4 Turboには、ユーザーの意図に合った安全な出力を確保するための高度な制御機能が付属しており、AIにおける倫理的な考慮事項に対応しています。このモデルは、障害を持つ個人を支援する可能性を広げることで、アクセシビリティの向上につながります。…

「自動通話要約を通じて、エージェントの生産性を向上させるために生成的AIを使用する」

あなたのコンタクトセンターは、ビジネスと顧客の間の重要なリンクとして機能しますコンタクトセンターへのすべての電話は、顧客のニーズとそれらのニーズをどれだけ満たしているかをより理解する機会ですほとんどのコンタクトセンターでは、エージェントが毎通話の後に会話をまとめることを求めています通話の要約は、コンタクトセンターが顧客の電話から洞察を得るための貴重なツールですまた、正確な通話の要約は、別のエージェントに転送される際に顧客が情報を繰り返す必要をなくすことにより、顧客の旅を向上させますこの記事では、ジェネレーティブAIの力を利用して通話の要約と通話の手座を作成する作業の効率化と正確性を高める方法について説明しますまた、最新バージョンのオープンソースソリューション「Live Call Analytics with Agent Assist」を使用して素早く始める方法も示します

このAIニュースレターはあなたが必要なすべてです #72

今週、AIニュースはOpenAIのDevdayと多くの新しいモデルや機能の発売で主導権を握り、それによってエロン・マスクがLLMレースに初参入したxAIのGrok GPT-3クラスモデルはかき消されてしまった...

「Cheat Sheetつきで始めるグラフデータベースクエリ」

グラフデータベースは、企業のIT組織における分析ツールセットの中で急速に重要な役割を果たしていますもしSQLを知っているのであれば、簡単にCypherを学ぶことができ、データ分析のための大きな機会を開拓することができます

Data Engineering

「Pythonを使ったバックトラックの理解：初心者ガイド」

バックトラッキングは、問題のすべての可能な解を探索するために使用されるアルゴリズムですこの技法では、問題の解を逐次的に構築し、それが不正である場合には元に戻すことによって、問題の解を見つけます...

2024年、データサイエンティストとして、より良いワークライフバランスを実現するために、以下の境界線を設定しましょう

グーグルで「ワークライフバランス」と検索すると、29億の検索結果が表示されますそれだけでも、私たちがみな求めていることが明らかですそれだけでなく、過去3年間で注目されるようになりました...

コードを解読する LLMs

最近の数年間は、言語モデルの進化が著しく、トランスフォーマーの導入によって、私たちが日常的なタスクを行う方法、例えばメールの書き方や作成方法などが革命化されました...

「リヴィールのロジクルが大規模な法的文書からAmazon Comprehendを使用してPIIを検知・削除した方法」

今日、個人を特定できる情報（PII）はどこにでもありますPIIはメールやスラックのメッセージ、ビデオ、PDFなどいろいろな場所に存在します特定の個人を識別するために使用できるデータや情報を指しますPIIは機密性が高く、名前、連絡先情報、身分証明番号、金融情報などさまざまな種類の個人データを含みます

チャットGPTを使用して複雑なシステムを構築する

イントロダクション ChatGPTなどのLLMにより、人工知能は期待を超えて進化しました。先進的な言語モデルであるGPT-4は、この技術の進化の基盤として存在しています。AIによる意思決定の時代において、データパイプラインと意思決定パイプラインの対照的な領域を理解することは基本です。本記事では、技術と意思決定、そしてGPT-4が従来のパラダイムを再構築する上で持つ変革的なポテンシャルとの相互関係について明らかにすることを目的としています。学習目標：データパイプラインと意思決定パイプラインの違いを理解する。 GPT-4を意思決定パイプラインで活用する方法を学ぶ。プロンプトの調整を通じてGPT-4の効率を最大化する方法を学ぶ。データ駆動型意思決定とは何ですか？データ駆動型意思決定（DDDM）は、データ分析と証拠に基づいて情報を把握し、問題を解決するアプローチです。DDDMでは、データが収集され、分析され、ビジネス、医療、教育、政府など、さまざまな領域で意思決定プロセスのガイドとして使用されます。このアプローチは、直感や勘に頼るのではなく、データと実証的な証拠に依存することの重要性を強調しています。データパイプラインと意思決定パイプライン基本的な違いは、データパイプラインと意思決定パイプラインの間にあります。データパイプラインは、主にPythonとSQLを使用してデータを異なる形式に変換することに焦点を当てています。一方、意思決定パイプラインは、データに基づいた自動化された意思決定についてのものです。通常、PythonとGPT-4のような大規模な言語モデルの組み合わせを使用します。現実世界の応用：ChatGPTを使った意思決定パイプライン実際のビジネスアプリケーションにおいて、GPT-4の意思決定能力は明白です。たとえば、モデルを営業の意思決定パイプラインで使用することは非常に生産的です。具体的な例として、潜在的な顧客にメールで連絡することがあります。GPT-4は自動化プロセスを通じて返信を選別し、関心を持っている見込み客と関心のない当事者を特定し、適切な追跡メールを作成することができます。意思決定パイプラインの優れた使用例は、データベースから最適な顧客を特定するためにGPT-4を活用することです。このプロセスでは、関連するデータを抽出するための構造化クエリを生成し、データベースをフィルタリングし、指定された基準に基づいて正確な応答を提供します。さらに、もう1つの興味深い例は、GPT-4を出会い系アプリの領域で活用することです。プロフィールの詳細を送信し、モデルからメッセージを受け取ることにより、GPT-4の応答に基づいて個人が望む条件に合致するかどうかを見極めるのに支援を求めることができます。それに応じて、自動化されたアクションを実行できます。テキスト分類は、GPT-4などのLLMの存在により、機械学習（Machine Learning、ML）における長い間の課題が大幅に緩和されています。従来のMLソリューションでは、感情分析を行うには包括的なデータセットと入念なトレーニングが必要でした。しかし、GPT-4では簡素化されます。テキストがポジティブかネガティブかを決定するようにモデルに直接問い合わせることができ、従来のラベリングプロセスを大幅に削減することができます。 GPT-4は、要約タスクや自然言語ベースのデータベースのインタラクションにおいて、優れた解決策です。さらに、制約の中でビジネスの応答、セールス、または特定のクエリを自動化する意思決定パイプラインで美しく機能します。課題、セキュリティ上の懸念、およびモデルの信頼性 GPT-4には驚くべき有用性がありますが、制約も存在します。特に、非常に複雑なシナリオや未知の情報を扱う際には課題が生じます。GPT-4を効果的に活用するための鍵は、プロンプトの調整の技術にあります。望ましい応答やアクションに導くため、正確で明確なプロンプトを作成することが重要です。これは試行錯誤の旅であり、GPT-4を導くための指示を洗練させるプロセスです。意思決定のために言語モデルを使用する際のセキュリティは重要な関心事です。これらのモデルのトレーニングプロセスには複数の情報源が関与するため、機密性の高いデータをこれらのモデルを通じて送信しないことが最善の方法です。Enterprise版のChatGPTであっても、データ入力には注意を払うことが重要です。Samsungの独自のコードの問題などの事例は、共有するデータに対する警戒が必要であることを強調しています。 ChatGPTによって影響を受けたプログラミングの将来 GPT-4の登場により、プログラミングにおける言語モデルの認識が革命的に変わりました。転移学習のアーキテクチャが成功裏に実装され、ユーザーは特定のデータセットや目的に合わせてモデルを微調整することができるようになりました。さらに、言語モデルは進化し続けることにより、様々なタスクにおいてより賢くなり、機械学習モデルの評価やより良い結果を提供するためのガイダンスも行うようになっています。将来を見据えると、ChatGPTのプログラミングの進化に対する影響力は注目に値します。GPT-4によってコーディングの時間が短縮されることで、開発プロセスにおいてパラダイムシフトがもたらされ、構文に関する苦労が最小限に抑えられます。AIによる支援として、開発者の概念的な入力に合わせたコードの断片やフレームワークを提供することで、コーディングの効率が向上します。この進歩により、プログラマーがコードと対話する方法が変わり、生産性が向上することが予測されています。特定の企業データ向けにChatGPTを変革するリトリーバル拡張生成…

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