Search Results Descript

コンピュータ支援証明が流体の流れに取り組む

「研究者はコンピュータを使って、方程式が「ブローアップ」することを示す」

Agents.jsをご紹介します：JavaScriptを使用して、あなたのLLMにツールを提供します

最近、私たちはhuggingface.jsでAgents.jsに取り組んでいます。これはJavaScriptからLLMsに対するツールアクセスを提供するための新しいライブラリで、ブラウザまたはサーバーのどちらでも使用できます。デフォルトでいくつかのマルチモーダルツールが付属しており、独自のツールや言語モデルで簡単に拡張することができます。インストール始めるのは非常に簡単です。次のコマンドでnpmからライブラリを取得できます： npm install @huggingface/agents 使用方法このライブラリはHfAgentオブジェクトを公開しており、これがライブラリへのエントリーポイントです。次のようにインスタンス化することができます： import { HfAgent } from "@huggingface/agents"; const HF_ACCESS_TOKEN = "hf_..."; // https://huggingface.co/settings/tokensでトークンを取得してください const agent = new…

相互に接続された複数ページのStreamlitアプリを作成する方法

注意：この記事はもともとStreamlitブログで紹介されていましたVoAGIコミュニティの皆様にご覧いただくために、こちらでも共有したいと思いますわぁ！私が初めてブログ記事を公開してから、なんとも信じられない3ヶ月です...

「トップの音声からテキストへのAIツール（2023年）」

インテリジェントな音声認識ソフトウェアは、AIとMLによって可能にされた最も価値のある機能の一つであり、自動的にオーディオやビデオのソースをテキストに翻訳します。これにより、ポッドキャスト、映画、会議、オンラインコースなどの転写が可能になり、さまざまな可能性が広がります。コンピュータが人間の言語を処理、分析、解釈、推論するためには、自然言語処理（NLP）として知られるAIのサブフィールドが必要です。このサブフィールドは、AIの転写ソフトウェアとサービスの基礎となっています。自然言語処理（NLP）は、言語学やコンピュータ科学など、さまざまな学問からの手法を組み合わせた学際的な分野です。 AIの転写ソフトウェアとサービスは、製品のプロモーションなど、ビジネスの運営に大きく役立ちます。これにより、新規のクライアントを獲得することも支援されます。優れた人工知能の転写ツールとサービスは、現在では簡単に利用できます。 Speak AI Speakは、重要な音声やビデオデータの記録と保存に複数のオプションを提供するため、AI転写サービスとして優れた選択肢です。Speakでは、埋め込み可能なレコーダーを作成したり、アプリ内で音声やビデオを録音したり、デバイスのストレージからコンテンツを簡単かつ迅速にアップロードしたりすることができます。バルクの音声/ビデオ/テキストデータのキャプチャに加えて、Speakはダッシュボードレポートの生成機能も提供します。この技術により、インタビューや通話、ビデオで議論された重要な詳細が失われないことを信頼できます。AIシステムは即座に超越し、関連する用語、テーマ、感情的ニュアンスを抽出します。Speakは、発見の共有とデータの隔離の解消も容易にします。トランスクリプト、AI分析、視覚化データはすべて1つの便利な場所にあり、包括的なデータリポジトリを構築し、ユニークで共有可能な素材を作成できます。 Trint TrintのAI転写により、オーディオやビデオファイルをテキストに迅速に変換し、他のドキュメントと同様に編集、検索、共有することができます。非構造化データを有用な情報に迅速に変換します。このサービスの最も強力な機能の一つは、メディアファイルを迅速に転写したり、リアルタイムでコンテンツを録音したりすることができる速さです。トランスクリプトから関連する部分を選択し、再生を選択して引用を読み上げたり、ストーリーを活気づけたりすることができます。タグ、ハイライト、コメントの使用も簡単で、共同作業を容易にします。一緒に魅力的なナレーションを作成し、承認のために同僚と簡単に共有することができます。Trintを使用すると、30以上の言語で情報を素早く簡単に転写し、他の50以上の言語に翻訳して国際的な観客に届けることができます。 Otter.ai Otterは、トップクラスの人工知能転写サービスです。このソフトウェアは、デスクトップ、Android、iOSデバイスで利用できるようになっています。同社はさまざまなパッケージを提供しており、それぞれ特別な利点があります。その中の一つでは、顧客が電話やコンピュータの会話を録音し、即座に転写することができます。二番目の機能では、話者を識別し区別することができます。Otterは、オーディオファイルの可変再生速度やトランスクリプトのアプリ内編集と管理を可能にします。音声やビデオファイルをインポートして転写することもでき、画像やその他のコンテンツを直接トランスクリプトに挿入することもできます。レイアウトはよく考えられており、使いやすく、録音ボタン、インポートボタン、最近のアクティビティの履歴などの便利な機能も備えています。初心者向けの有用なレッスンも含まれています。 Beey Beeyの助けを借りて、ビデオ、ポッドキャスト、会議議事録、ウェビナー、インタビュー、録音講義などをテキストに変換することができます。先進的な字幕システムにより、優れた字幕とキャプションを簡単に作成することができます。ビデオを組み込んだ機械翻訳ツールを使用して、ビデオを複数の言語に瞬時に翻訳して、より広い観客に簡単に届けることができます。自動音声認識ソフトウェアは、コンピュータ音声処理研究所が開発しました。このプラットフォームは、20以上の異なる言語に対応しており、真にグローバルな範囲を持っています。 NOVA AI NOVAは、映像のトリミング、編集、重ね合わせができる多目的なプログラムです。翻訳や字幕の追加も可能です。完全にWebベースであり、ダウンロードは必要ありません。動画のキャプションを作成する方法を学ぶ場所をお探しの場合、それを見つけました。Nova A.I.を使用すると、数回のクリックで動画の自動キャプションを生成し、視聴者の注意をより簡単に引きつけることができます。Nova A.I.は、オープンキャプションと閉じたキャプションを自動的に生成するために作られています。キャプションをビデオのソースコードに含めることで、視聴者がそれらを無効にすることができなくなります。また、字幕をSRT、VTT、TXTなどのさまざまな形式でコンピュータに保存することもできます。 Fireflies.ai Firefliesは、会議中の謄写、メモ作成、アクションを容易にするAI音声アシスタントであり、AI謄写ソフトウェアの優れた選択肢の1つです。このアプリケーションでは、他の人をセッションに招待してトークを録音して共有することができ、どのWeb会議サービスでも使用できます。ライブ会議やオーディオファイルは、簡単なアップロードで謄写することができます。トランスクリプトを素早くスキャンしながらオーディオを聴くことができます。Firefliesの強力な機能の1つは、コメントで通話を注釈付けたり、特定のセクションにフラグを立てたりすることができることです。トランスクリプトを使用すると、1時間の通話を5分で読むことができます。ツールを使用してボード全体で特定のアイテムやキーワードを検索することもできます。Firefliesには使いやすいダッシュボード、Chromeプラグイン、API/統合も備わっています。 Sonix Sonixは、多言語に対応した自動謄写サービスの中でもトップクラスです。Sonixを使用すると、ビジネスはオーディオやビデオコンテンツの謄写、カタログ化、検索を容易に行うことができます。この先進的なソフトウェアは、30分のビデオやオーディオをわずか3〜4分で謄写することができるため、迅速かつ正確な謄写が必要な企業に非常に役立ちます。コンピュータ生成のトランスクリプトでは単語が飛ばされることがあるため、Sonixではトランスクリプトを確認して編集することができます。ソフトウェアに含まれるオンラインエディタを使用すると、リアルタイムでトランスクリプトを変更することができます。最も自信のない用語がハイライトされ、さらなる研究のために示される単語信頼度も提供されます。これらの便利なツールに加えて、トランスクリプトでは後で詳しく調べるために重要なパッセージをハイライトや取り消し線で表示することもできます。話者のラベリングも簡単に行えるため、誰が何を言ったかを簡単に特定することができます。また、自動ダイアリゼーションも可能であり、Sonixは話者を自動的にタグ付けし、会話を段落ごとに分割します。 Rev.com 人工知能の謄写サービスに関して、Revは最高の1つです。大きな会社でも小さな会社でも、Revを使用してコンテンツのROIを向上させることができます。Revを使用することで、顧客層を拡大し、会社の露出を増やすことができます。Spotifyなどの多くの業界リーダーがRevを採用しています。Revは、5.6万時間以上の謄写データでスピーチモデルをトレーニングしたため、最も正確な音声認識エンジンを持っています。このソフトウェアは31の言語に対応しており、世界中の顧客にアプローチすることができます。Revは、人間と機械の両方の謄写、ビデオのクローズドキャプションや字幕など、さまざまなサービスを提供しています。ユーザーは、使いやすいドキュメンテーションと包括的なAPIを称賛しています。手続きの簡単さも称賛されており、誰でも使用できるとユーザーが指摘しています。…

「AIとともに音楽生成の世界を探索する」

はじめに AIを利用した音楽生成は、音楽の制作と楽しみ方を変革する貴重な分野として重要性を増しています。このプロジェクトでは、音楽創造に人工知能を活用する背景と目的を紹介します。AIアルゴリズムを使用して音楽を生成するプロセスとその潜在能力を探求することを目指しています。私たちのプロジェクトは、音楽作曲を支援するAI技術を理解し、実装することに焦点を当てています。AIは、特別な数学的ルールを使用して音楽のパターン、リズム、構造を理解し、学習した内容に基づいて新しい曲を作成することができます。音楽データをモデルにトレーニングすることで、AIシステムが新しいオリジナル作品を学習し、生成できるようにします。また、特にMetaのMusicGenを重点的に取り上げ、AIによって生成された音楽の最近の進展も検討します。音楽生成におけるAIの範囲を探求することで、この革新的な技術の可能性を探求するために、ミュージシャン、研究者、音楽愛好家をインスピレーションを与えることをこのプロジェクトの目的としています。一緒に、AIが生成できるメロディーを明らかにするために、この音楽の冒険に乗り出しましょう。学習目標このプロジェクトに取り組むことで、新しい技術スキルを身につけ、AIアルゴリズムを実装して革新的なアプリケーションを構築する方法についての理解を得ることができます。このプロジェクトの終わりまでに、次のことを達成することができます。音楽作成に人工知能がどのように活用されるかを理解します。音楽作曲のためにAIモデルをトレーニングするために使用される基本的な概念や技術を学びます。 AIモデルのトレーニングに必要な関連する音楽データを収集し、準備する方法を学びます。SpotifyのBasic Pitchなどのツールを使用して、.mp3ファイルを収集し、MIDIファイルに変換する方法を発見します。音楽生成のためのAIモデルの構築に関わる手順についても理解します。さらに、このタスクに適したモデルアーキテクチャとその関連性について学び、エポック数やバッチサイズの決定を含むモデルのトレーニングにおける実践的な経験を得ます。トレーニングされたモデルのパフォーマンスを評価する方法を見つけます。その後、生成された音楽の品質を分析し、モデルの効果を評価し、改善のための領域を特定するためにメトリックスを評価する方法を学びます。最後に、トレーニングされたAIモデルを使用して新しい音楽作品を生成するプロセスを探求します。この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。プロジェクトの説明このプロジェクトの目的は、AIを使用した音楽生成の魅力的な領域を探求することです。機械学習アルゴリズムを活用することで、さまざまな音楽ジャンルでメロディーとハーモニーを生成するAIモデルを訓練することを目指しています。このプロジェクトの焦点は、特に.mp3ファイルとしての多様な音楽データを収集することで、AIモデルのトレーニングの基礎となるものを提供することです。これらのファイルは、SpotifyのBasic Pitchなどの特殊なツールを使用してMIDI形式に変換される必要があります。この変換は重要です。なぜなら、MIDIファイルはAIモデルが簡単に解釈できる音楽要素の構造化された表現を提供するからです。次のフェーズでは、音楽生成に特化したAIモデルの構築が行われます。準備されたMIDIデータを使用してモデルをトレーニングし、音楽に存在する潜在的なパターンと構造を捉えることを目指します。モデルの能力を評価するためのパフォーマンス評価を実施します。これには、音楽サンプルの生成とその品質の評価が含まれ、プロセスを改善し、モデルのクリエイティブな音楽生成能力を向上させるための手段を洗練させます。このプロジェクトの最終的な成果物は、トレーニングされたAIモデルを使用してオリジナルの作品を生成する能力です。これらの作品は、ポストプロセス技術を使用して音楽性と一貫性を豊かにするためにさらに改善されることができます。問題の発生このプロジェクトの目的は、音楽作成ツールへのアクセスの制限に対処することです。従来の音楽作成方法は手間がかかり、専門的な知識を要求します。さらに、新鮮で独自の音楽コンセプトを生成することは困難な課題となることがあります。このプロジェクトの目的は、これらの障壁を回避し、音楽生成のためのシームレスなソリューションを提供するために人工知能を活用し、ミュージシャン、愛好家、初心者を含む誰もが音楽を創造する力を持てるようにすることです。AIモデルによるメロディーとハーモニーの作曲能力を開発することを通じて、音楽創造のプロセスを民主化することを目指しています。…

1時間以内に初めてのディープラーニングアプリを作成しましょう

私はもう10年近くデータ分析をしています時折、データから洞察を得るために機械学習の技術を使用しており、クラシックな機械学習を使うことにも慣れています

「PIP、Conda、requirements.txtを忘れましょう！代わりにPoetryを使って、私に感謝してください」

「痛みのない依存関係管理がついに実現しました」

Programming

「データサイエンスを使って、トップのTwitterインフルエンサーを特定する」

はじめに Twitter上のインフルエンサーマーケティングの重要性は無視できません。特にビジネスにとっての利益に関しては言うまでもありません。この記事では、データサイエンスとPythonを使用して、トップのTwitterインフルエンサーを見つけるという魅力的なコンセプトを探求します。この技術を用いることで、ビジネスはTwitter上で賢明な選択をし、報酬を得ることができます。科学的な手法とPythonの能力を活用することで、ビジネスは、広範なブランド露出とエンゲージメントをもたらすことができるインフルエンサーを特定する力を得るのです。この記事では、インフルエンサーマーケティングに関するさまざまなトピックを取り上げています。それには、インフルエンサーの選択要因、Twitterデータの収集と整理、データサイエンス技術を用いたデータの分析、およびインフルエンサーの評価と順位付けにおける機械学習アルゴリズムの活用などが含まれます。学習目標この記事の目的は、読者が特定の学習目標を達成することです。この記事を読み終えることで、読者は以下のことができるようになります： Twitter上のインフルエンサーマーケティングの重要性とビジネスへの利益を理解する。データサイエンスとPythonを使用して適切なインフルエンサーを見つける方法についての知識を得る。 Twitter上でインフルエンサーを特定する際に考慮すべき要素や側面を学ぶ。 Pythonと関連するツールを使用してTwitterデータを収集し整理する技術を習得する。 Pandasなどのデータサイエンス技術やPythonライブラリを使用してTwitterデータを分析するスキルを開発する。インフルエンサーの特定と順位付けにおいて機械学習アルゴリズムの使用方法を探索する。関連するメトリクスと質的要素に基づいてインフルエンサーを評価する技術をマスターする。 Twitter上でインフルエンサーを特定する際の制約と課題を理解する。実際のインフルエンサーマーケティングの事例から洞察を得て、重要な教訓を学ぶ。 Pythonを使用して自身のビジネスに最適なインフルエンサーを特定するために獲得した知識とスキルを適用する。この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。プロジェクトの概要このプロジェクトの目的は、Twitter上のインフルエンサーマーケティングの複雑な領域をナビゲートするために、読者に必要なスキルと知識を提供することです。インフルエンサーの選択基準の確立、関連するTwitterデータの収集と準備、データサイエンス技術を用いたデータの分析、および機械学習アルゴリズムを用いたインフルエンサーの評価と順位付けなど、いくつかの要素を詳しく調べます。この記事で提供される体系的アプローチにより、読者は貴重な洞察と実践的な戦略を身につけて、マーケティング活動を効率化することができます。この記事を通じて、読者はインフルエンサーの特定プロセスとそのTwitter上でのブランドの可視性とエンゲージメントへの重要な役割について、深い理解を得ることができます。プロジェクトの最後には、読者は自身のビジネスに新たに獲得した知識を自信を持って適用し、Twitter上の影響力のある人物を活用してマーケティング戦略を最適化し、目標とするオーディエンスと効果的につながることができるのです。問題の提示 Twitter上でビジネスにとって関連性のある影響力のあるインフルエンサーを特定することは、複雑な問題です。ビジネスは、膨大な量のデータと絶えず変化するソーシャルメディアの環境の中で、適切なインフルエンサーを見つけることに苦労することがよくあります。また、真のエンゲージメントと信頼性を持つインフルエンサーを特定することもさらに困難です。ビジネスは、ターゲットオーディエンスとブランドの価値と一致するインフルエンサーを見つけるために、大量のTwitterデータを手動で選別する際に障害に直面します。インフルエンサーの真正性と影響力を判断することは、主観的で時間のかかる作業となることがあります。これらの課題は、チャンスの逃失と効果のないパートナーシップにつながり、リソースの浪費やマーケティング戦略の妥協を招くことがよくあります。…

「時系列分析のための欠落した日付の修正方法」

「BigQueryでTVFを使用して、時系列分析のための日付範囲を簡単に生成する方法を学びましょう」

「エラーバーの可視化に深く潜る」

データの可視化は、人間が理解できるように情報を簡素化するためのデータの専門家のツールですこの技術により、人々は迅速に重要なパターンを把握し、簡単に解釈することができます…

Learn more about Search Results Descript - Page 19