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「トップ40+の生成AIツール（2023年9月）」

ChatGPT – GPT-4 GPT-4はOpenAIの最新のLLMであり、従来のモデルよりも創造的で正確かつ安全です。また、画像、PDF、CSVなどのマルチモーダルな機能も備えています。コードインタプリタの導入により、GPT-4は自身のコードを実行して幻覚を回避し、正確な回答を提供することができます。 Bing AI Bing AIはOpenAIのGPT-4モデルを搭載しており、正確な回答を提供するためにウェブを横断することができます。また、ユーザーのプロンプトから画像を生成する能力も持っています。 GitHub Copilot GitHub Copilotは、コードを分析して即時フィードバックや関連するコードの提案を行うAIコード補完ツールです。 DALL-E 2 DALL-E 2はOpenAIが開発したテキストから画像を生成するツールであり、ユーザーのプロンプトに基づいてオリジナルの画像を作成します。不適切なユーザーリクエストを拒否するように設計されています。 Cohere Generate Cohere Generateは、AIの潜在能力を活用してビジネスのオペレーションを向上させるものです。メール、ランディングページ、製品説明などに対するパーソナライズされたコンテンツを提供します。 AlphaCode AlphaCodeはDeepMindによって開発され、競争力のあるレベルでコンピュータプログラムを作成することができます。 Adobe Firefly…

2023年の練習のためのトップ18のPower BIプロジェクトアイデア

Power BIは、生データを情報豊かな視覚化とレポートに変換する影響力のあるツールです。使いやすいインターフェースと強力な機能を備えたPower BIは、実践的なプロジェクトを通じてスキルを磨くための貴重なプラットフォームです。Power BIのプロジェクトに取り組むことで、初心者からエキスパートまで、能力を大幅に向上させることができます。この記事では、2023年に実践するための主要な18のPower BIプロジェクトのアイデアを、さまざまな熟練レベルに合わせて紹介します。なぜPower BIプロジェクトを解決するのか？ Power BIのプロジェクトに取り組むことには、いくつかの利点があります。理論的な知識を実世界のシナリオに適用することで、実践的なスキルを向上させることができます。これらのプロジェクトは、データの視覚化、分析、レポート作成といった、重要なデータ分析とビジネスインテリジェンスのスキルを身に付けるための実践的な経験を提供します。さらに、Power BIのプロジェクトに取り組むことで、潜在的な雇用主に自身の能力をアピールするポートフォリオを構築することができます。さらに、生データから洞察に富んだ視覚化やレポートを作成することで、問題解決能力が向上し、Power BIツールの効果的な使用に対する自信が高まります。以下は、トップ18のPower BIプロジェクトです：売上データの視覚化顧客セグメンテーション分析在庫管理ダッシュボード従業員のパフォーマンス指標ウェブサイトのトラフィック分析予測販売予測顧客生涯価値分析ソーシャルメディアの感情分析マーケットバスケット分析電子商取引の変換フレンネルエネルギー消費パターン…

『AI入門』

「ここでは、AIの学び方についての私の以前の記事を読んでいることを前提としています再度お伝えしますが、機械学習を学ぶ際には、ドキュメンテーション以外の複数の情報源を参照することを強くお勧めします...」

「Snorkel AI x Hugging Face 企業向けの基盤モデルを解放する」

この記事は、2023年4月6日にSnorkelのブログでFriea Bergによって最初に公開された記事をクロスポストしています。 OpenAIがGPT-4をリリースし、Googleがベータ版でBardを導入するにつれて、世界中の企業は基盤モデルの力を活用することに興奮しています。この興奮が高まるにつれて、ほとんどの企業や組織が基盤モデルを適切に活用するための準備ができていないことが明らかになっています。基盤モデルは企業にとって独自の課題を提供します。これまで以上に大きくなったサイズのため、自社でホストすることは困難で高額になります。また、製品の使用ケースにオフシェルフのFMsを使用することは、パフォーマンスの低下やガバナンスとコンプライアンスのリスクの増加を意味する可能性があります。 Snorkel AIは、基盤モデルと実際の企業の使用ケースとのギャップを埋める役割を果たしており、PixabilityなどのAIイノベーターによって印象的な結果をもたらしています。我々は、大量の使いやすいオープンソースモデルのリポジトリで最もよく知られているHugging Faceと提携し、AIアプリケーションの開発に柔軟性と選択肢を提供します。 Snorkel Flowにおける基盤モデル Snorkel Flow開発プラットフォームを使用すると、ユーザーは基盤モデルを特定の使用ケースに適応させることができます。アプリケーションの開発は、データ上の選択した基盤モデルの予測を「そのまま」検査することから始まります。これらの予測は、それらのデータポイントのトレーニングラベルの初期バージョンとなります。Snorkel Flowは、そのモデルのエラーモードを特定し、プログラムによるラベリングを効率的に修正するためのユーザーを支援します。これには、ヒューリスティックやプロンプトを使用したトレーニングラベルの更新が含まれる場合もあります。基盤モデルは、更新されたラベルで微調整され、再評価されます。この反復的な「検出と修正」プロセスは、適応された基盤モデルが十分な品質に達するまで続きます。 Hugging Faceは、この強力な開発プロセスを可能にするために、150,000以上のオープンソースモデルを1つのソースから直ちに利用できるようにしています。これらのモデルの多くは、BioBERTやSciBERTなどの特定のドメインのデータに特化しています。これらのモデルの1つ、あるいはさらに良い場合は複数の特化したベースモデルは、ユーザーに初期予測やラベルの改善のためのプロンプト、または展開用の最終モデルの微調整のスタートを与えることができます。 Hugging Faceはどのように役立ちますか？ Snorkel AIのHugging Faceとのパートナーシップにより、Snorkel Flowの基盤モデルの機能が強化されます。最初はわずかな数の基盤モデルのみを提供していました。それぞれが専用のサービスを必要とし、費用対効果が低く、急速に増え続けるさまざまなモデルを提供することが難しかったため、企業が柔軟に利用できるようにすることは困難でした。Hugging FaceのInference Endpointサービスを採用することで、ユーザーが利用できる基盤モデルの数を拡大することができました。 Hugging Faceのサービスを使用すると、ユーザーは数回のクリックでモデルAPIを作成し、すぐに使用することができます。重要なのは、この新しいサービスには「一時停止と再開」の機能があり、クライアントが必要な場合にモデルAPIをアクティブにし、必要ない場合には休眠させることができる点です。…

GPT-4の主な6つの利用事例

GPT-4の画期的な応用を、コンテンツ制作から医療に至るまで、さまざまな業界で探求してください6つのユースケースでAIの変革的な影響を発見してください

あなたのGen AIプロジェクトで活用するための10のヒントとトリック

現在、実際に利用されている生成型AIアプリケーションはあまり多くはありませんここで言っているのは、それらがエンドユーザーによって展開され、活発に使用されていることを意味します（デモ、POC、および抽出型AIは含まれません）生成型AIは…

「Amazon SageMaker Data WranglerでAWS Lake Formationを使用して細粒度のデータアクセス制御を適用する」

「SageMaker Data Wranglerは、Amazon EMRと組み合わせてLake Formationを利用できるようになり、この細かいデータアクセス制限を提供することをお知らせできることを嬉しく思います」

「2023年最高のAIプレゼンテーションツール」

現代のプレゼンテーションソフトウェアは、静止画のスライドと基本的なトランジションの時代を超えています。人工知能（AI）はプレゼンテーションソフトウェアに進出し、よりスマートなデザインアドバイス、高度な機能、および個別の機能を提供して観客を魅了します。この記事では、今日利用可能なトップの人工知能（AI）駆動型プレゼンテーションツールと、それらがどのように観客とコンテンツの提供方法を変えるかについて説明します。経験豊富なプロでも初心者でも、これらのAIパワード製品の機能について詳しく学ぶことができます。 Gamma Gammaは、ドキュメントやプレゼンテーション、ウェブサイトを簡単にするための新しい製品をリリースしました。プラットフォームのAIジェネレーターはその中核にあり、ユーザーは基本的なプレゼンテーションやドキュメントを素早く作成することができます。ユーザーは、静的なPowerPointスライドの制約から解放されるため、Gammaを高く評価しています。便利な機能により、プレゼンターはスムーズに進行させることができます。その「ワンクリック」のビジュアルの洗練は特筆すべき機能です。ユーザーは、1回のクリックでプレゼンテーションやドキュメントのビジュアルスタイルを完全に変更することができ、スライドのマスタリーやコンポーネントの配置にかかる時間を省くことができます。プラットフォームのデザインに対する注力により、コンテンツは常にブランド基準に一貫性を持ち、ユーザーに視覚的に魅力的なものとなります。 SlidesAI プレゼンテーション作成プログラムであるSlidesAIは、プロフェッショナルな見た目と音を持つプレゼンテーションを簡単に作成するためにリリースされました。このプログラムは、使用者がテキストまたはカバーする予定の素材の要約で話を始めることができるという利点を強調しています。SlidesAIは、テキスト入力に基づいてプレゼンテーションを作成する能力によって他のプログラムとは一線を画しています。この自己生成機能は、カスタマイズ機能が提供する幅広いフォントとカラーオプションと相まって、さまざまなブランドや個人との使用に適しています。 Decktopus Decktopusは、迅速かつ柔軟なプレゼンテーション開発ツールを提供するクラウドベースのソフトウェアサービスです。最も注目すべき点の1つは、カスタマイズ可能なテンプレートの豊富さです。レイアウトの変更から異なる書体の選択まで、各テンプレートをさまざまな方法でカスタマイズすることができます。Decktopusには、デザイン機能を補完するAI駆動のコンテンツアシスタントも含まれています。この機能を使用することで、情報を効果的に伝える洗練されたプレゼンテーションを素早く作成することができます。Decktopusのリアルタイム共同作業機能は、より効果的な機能の1つです。チームは共同でプレゼンテーションを作成し、作業の重複を減らし、統一性を確保することができます。 Slidesgo Slidesgoは、ビジネス、教育、マーケティング、ヘルスケアに最適化されたGoogle SlideテーマとPowerPointテンプレートを提供する新しいサイトです。ユーザーは、プレゼンテーションの主題、形式、視覚スタイル、カラーテーマなど、自分のニーズに完璧に合ったプレゼンテーションを作成するための幅広いオプションが用意されています。Slidesgoは、カスタマイズ可能なプレゼンテーションテンプレートの広範なコレクションによって他の競合製品とは一線を画しています。さらに、ソフトウェアの人工知能プレゼンテーション作成機能により、開発手順が効率化され、忙しいプロフェッショナルにとって時間の節約になります。 iA Presenter iA Presenterは、テキストユーザーインターフェースに焦点を当てた新しいプレゼンテーション作成方法を提供します。この革新的なツールのレイアウトでは、ストーリーが中心となり、テキストからビジュアルへのスムーズな移行を容易にします。iA Presenterの「Turbostart」は特筆すべき機能です。この機能により、初めてのプレゼンテーションに伴う緊張感を取り除くことができます。ユーザーは、メール、ノート、ツイートなどの既存のデータをインポートすることでゼロから始めることを避けることができます。ソフトウェアのエディタはテキストベースなので、すでに書かれたコンテンツを即座に使用することができ、スライドをゼロから作成するのにかかる時間を短縮することができます。iA Presenterの編集プロセスも非常に直感的です。ツールを使用すると、コンテンツを容易に複数のスライドに分割または結合することができ、物語の展開に柔軟性をもたらします。本文の素材とスライドタイトルの明確な区別がある場合、プレゼンテーションはうまくいく可能性が高くなります。 Pitch Pitchの主な焦点はビジネスの成長を促進することであり、そのためにプレゼンテーションの制作、共同作業、共有のプロセスを効率化することを目指しています。Pitchのプレゼンテーションの作成と修正の時間短縮能力は重要な機能です。このソフトウェアの直感的な編集ツールとリアルタイム分析の支援を受けて、よりよい意思決定ができます。Pitchはユーザーのカスタマイズに重点を置いています。ユーザーは、事前に作成されたテンプレートを選択するか、自分のブランドの色とフォントを備えた独自のテンプレートを作成することができます。また、プレゼンテーションスタイルを個々のスライドに簡単にカスタマイズすることも可能であり、プレゼンテーション全体で統一されたブランドイメージを維持するのに役立ちます。次のプロジェクトで使用できるテンプレートを作成する能力は、チームにとって時間と労力の節約になります。 Ludus Ludusのウェブベースサービスは、現代のアーティストを念頭に置いて作られました。このプラットフォームのユーザーは、ウェブリソースに簡単にアクセスしてプレゼンテーションに取り込む方法がわかりやすいと評価しています。Ludusの最も魅力的な特徴の一つは、協力的なクリエイティブチームがプレゼンテーションを組み立てることが容易であることです。ソフトウェアの協力機能により、チームのワークフローを制御することがより簡単になります。Ludusは、すべてのチームメンバーの才能の価値を認識しているため、専門的な職務記述の作成を許可しています。その結果、誰もが自分のエネルギーを最も生かせる場所に注ぐことができ、生産性と自信が向上します。 ClassPoint ClassPointは、標準のPowerPointプレゼンテーションを改善することを目的としたプログラムとして現れます。このプログラムは教員を対象としており、退屈なPowerPointをエキサイティングで観客中心の体験に変えるのに役立ちます。ClassPointのインタラクティブなフォーカスは、最も特徴的な要素の一つです。プレゼンターは、ポールを実施したりホワイトボードツールを使用したりすることで、聴衆の興味を引くことができます。さらに、AIによって生成された質問を使用して聴衆からフィードバックを収集することができ、よりインタラクティブで協力的な教室の環境を実現します。ClassPointは、PowerPoint以外の教育支援ツールの必要性を排除するオールインワンのソリューションです。教育者は、学生との相互作用機能をプラットフォームに組み込むことで、馴染みのあるPowerPointインターフェースでインタラクティブな授業を行うことができます。この戦略は、教師が複数のソフトウェアプログラムを使いこなす負担から解放されることで、授業体験を簡素化することを目的としています。 Piggy Piggyは、テルアビブを拠点とする企業であり、さまざまな形式のデジタルエンターテイメントを作成するための柔軟なインターフェースを提供します。Piggyは2年間存在し、13人のチームによって運営されており、デジタル自己表現手段の最新技術の向上に取り組んでいます。Piggyは、ドキュメントやプレゼンテーションの作成から写真アルバムの作成、ウェブサイトの開発まで、さまざまな目的に使用できる柔軟なモバイルソフトウェアとして作られました。クイズやストーリーなどのインタラクティブコンテンツの設計によるユーザーエージェンシーに重点を置いています。ユーザーはその後、コンテンツをダウンロード、埋め込み、または共有することができます。…

LangChainとPinecone Vector Databaseを使用したカスタムQ&Aアプリケーションの構築

イントロダクション大規模な言語モデルの登場は、現代における最もエキサイティングな技術の進展の一つです。これにより、人工知能の分野でさまざまな産業において実際の問題に対する解決策を提供する無限の可能性が開かれました。これらのモデルの魅力的な応用の一つは、個人や組織のデータソースから取得した情報をもとに、カスタムの質疑応答やチャットボットを開発することです。しかし、一般的なデータで訓練された大規模言語モデルは、常にエンドユーザーにとって特定の回答または有用な回答を提供するわけではありません。この問題を解決するために、LangChainなどのフレームワークを使用して、データに基づいた特定の回答を提供するカスタムチャットボットを開発することができます。この記事では、Streamlit Cloudでの展開を伴うカスタムQ&Aアプリケーションの構築方法について学びます。学習目標この記事に深く入る前に、主な学習目標を以下に概説しましょう：カスタムの質疑応答のワークフロー全体を学び、各コンポーネントの役割を理解する Q&Aアプリケーションの利点を知り、カスタムの言語モデルの微調整との比較を行う Pineconeベクトルデータベースの基礎を学び、ベクトルの保存と取得を行う OpenAIの言語モデル、LangChain、およびPineconeベクトルデータベースを使用してセマンティックサーチパイプラインを構築し、Streamlitアプリケーションを開発するこの記事はData Science Blogathonの一部として公開されました。 Q&Aアプリケーションの概要出典：ScienceSoft 質疑応答または「データに基づくチャット」は、LLMsとLangChainの広範なユースケースです。LangChainは、ユースケースに対して見つけることができるすべてのデータソースをロードするための一連のコンポーネントを提供しています。LangChainは多くのデータソースとトランスフォーマーをサポートし、ベクトルデータベースに保存するために文字列のシリーズに変換します。データがデータベースに保存されたら、リトリーバーと呼ばれるコンポーネントを使用してデータベースにクエリを送信することができます。さらに、LLMsを使用することで、ドキュメントを大量に参照することなく、チャットボットのような正確な回答を得ることができます。 LangChainは以下のデータソースをサポートしています。画像で確認できるように、様々なデータソースに接続するための120以上の統合が可能です。出典：LangChain Docs Q&Aアプリケーションのワークフロー LangChainがサポートするデータソースについて学びました。これにより、LangChainで利用可能なコンポーネントを使用して、質疑応答パイプラインを開発することができます。以下に、ドキュメントのロード、保存、リトリーバル、LLMによる出力生成に使用されるコンポーネントを示します。ドキュメントローダー：ユーザードキュメントをベクトル化および保存するためにロードするためのコンポーネントテキストスプリッター：これらは、ドキュメントを固定のチャンク長に変換して効率的に保存するドキュメントトランスフォーマーですベクトル保存：入力テキストのベクトル埋め込みを保存するためのベクトルデータベースの統合ドキュメントリトリーバル：データベースからユーザークエリに基づいてテキストを取得するためのコンポーネント。類似性検索技術を使用して取得します…

「大規模言語モデル：現実世界のCXアプリケーションの包括的な分析」

大規模言語モデルを使用して、次世代の顧客体験を実現しよう：文脈に基づく応答、感情分析、パーソナライズされた推奨などを探索してください

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