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「Quivrに会ってください：第2の脳のように構造化されていない情報を保存し、取得するためのオープンソースプロジェクト」

過去数年間、OpenAIのドメインは持続的な成長を遂げてきました。多くの大学の研究者がオープンソースのプロジェクトを構築し、データサイエンスの発展に貢献しています。Stan Girarによって構築されたオープンソースプロジェクトの1つがQuivrです。それは第二の脳とも呼ばれ、現在のデータモデルやスキーマに従って整理されていないデータを格納し、従って伝統的な関係データベースやRDBMSに格納することはできません。テキストとマルチメディアは、非構造化コンテンツの2つの一般的なタイプです。 Quivrの公式ウェブサイトから、ボタン「試しにやってみる」をクリックしてQuivrのプレミアムバージョンにアクセスすることができます。制限なしでQuivrを使用したい場合は、デバイスにローカルにダウンロードすることもできます。Quivrのインストールには適切な手順があります。Quivrのリポジトリをローカルデバイスにクローンし、それをナビゲートする必要があります。また、仮想環境を作成し、デバイスでアクティベートする必要もあります。すべての依存関係をインストールし、Streamlitのシークレットをコピーし、重要な認証情報を追加する必要もあります。最後に、これらの手順を経てQuivrアプリを実行できるはずです。OpenAIの公式ウェブサイトからも参照できます。また、デバイスには公式で最新のPythonのバージョンが事前にインストールされている必要があります。Quivrをインストールするローカルデバイス上で仮想のPythonプログラミング環境を作成できる公式のツールも必要です。 QuivrのオープンAIソフトウェアには、非構造化データと情報を保存するためのさまざまな機能があります。Quivrは画像、テキスト、コードテンプレート、プレゼンテーション、ドキュメント、CSVおよびxlsxファイル、PDFドキュメントなど、任意のデータセットを保存できます。自然言語処理技術の助けを借りて、情報を生成し、より多くのデータを生成するのにも役立ちます。高度な人工知能の助けを借りて、失われた情報を取り戻すこともできます。Quivrは、データセットにできるだけ迅速にアクセスして出力を通じて提供するため、高速です。データはクラウドに適切に保存されているため、Quivrからデータを失うことはありません。 Quivrは情報検索の能力をクラウドシステムと統合したオープンソースのアプリケーションです。それは将来的にはほとんどの人々によって生産性を向上させるために使用されるソフトウェアになるでしょう。Quivrを使用する主な利点は、同時にさまざまなツールを処理できることです。これからのデータサイエンスや人工知能の分野で新興技術となることでしょう。

「Jasper 対 Scalenut 最高のライティングツールはどれですか？（2023年7月）」

最高のAIライティングツールをお探しですか？Jasper AIとScalenutの違いを見つけて、あなたのニーズに合ったものを選んでください

「Power BIでのデータの視点変更」

通常、レポートページには必要なスペースが足りないことがありますしかし、同じページ上でデータの視点を切り替えることができたらどうでしょうか？それを見てみましょう

「データサイエンスのプログラムでは教えてくれないが知っておくべき8つのこと−パート1」

データサイエンティストが持つべき基本知識Pythonの仮想環境、データサイエンティストのためのLinux、リモートシステムでの計算、デバッグ

「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。…

PaLM AI | Googleの自家製生成AI

イントロダクション OpenAIによるGPT（Generative Pre-trained Transformers）モデル、特にChatGPTなどのような生成型AIモデルの登場以来、Googleは常にそれと同様のAIモデルを作成し、ローンチすることに取り組んできました。GoogleはBERTモデルを通じてTransformerについて最初に世界に紹介しましたが、Attention is All You Need論文を通じて、OpenAIが開発したものと同じくらい強力で効率的な大規模言語モデルを作成することはできませんでした。Googleが最初に紹介したBard AIはあまり注目されませんでした。最近、GoogleはBard AIの背後にあるPaLM（Pathways Language Model）へのAPIアクセスをリリースしました。このガイドでは、PaLM APIの使い方について説明します。学習目標 Pathways Language Modelの使い方を学ぶ PaLMが提供する主な機能を理解する PaLM 2を使用してアプリケーションを作成する大規模言語モデルのクイックプロトタイピングのためのMakerSuiteを活用する PaLM APIの使い方を理解するこの記事はData…

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

「LLaMaTabに会おう：ブラウザ内で完全に動作するオープンソースのChrome拡張機能」

LLaMaTab–興味深いChrome拡張機能 LLaMaTab New TabというChromeアドオンは、新しいタブが開かれるたびに異なるラマの画像を表示します。これは愉快なアドオンですが、困難な状況でも気持ちを保つことができます。 LLaMaTab New Tabは、Chromeを使用し、ブラウジング体験に個性と楽しみを注入したい方にとって素晴らしい拡張機能です。さらに、モチベーションを維持し、作業を進めるための優れた手段です。 Chromeの体験を活気づけたい方には、LLaMaTab New Tab拡張機能が必要です。 LLaMaTab New Tabの利点 LLaMaTab New Tab拡張機能を使用すると、日常のウェブルーティンにほんの少しの軽さを注入できます。ラマの写真を追加したり、事前に作成されたギャラリーから選んだりして、LLaMaTab New Tabをカスタマイズすることができます。 LLaMaTab New Tabは、ブラウザのパフォーマンスに影響を与えない軽量なアドオンです。特徴…

「Hugging Faceを使用してLLMsを使ったテキスト要約機を構築する」

はじめに最近、LLMs（Large Language Models）を使用したテキスト要約は多くの関心を集めています。これらのモデルは、GPT-3やT5などの事前訓練モデルであり、人間のようなテキストやテキスト分類、要約、翻訳などのタスクを生成することができます。Hugging Faceは、LLMsを使用するための人気のあるライブラリの一つです。この記事では、特にHugging Faceに焦点を当てて、LLMの能力について検討し、難解なNLPの問題を解決するための適用方法について説明します。また、Hugging FaceとLLMsを使用して、Streamlit用のテキスト要約アプリケーションを構築する方法についても説明します。まずは、この記事の学習目標について見てみましょう。学習目標 Hugging Faceをプラットフォームとして使用したLLMsとTransformersの機能と機能を探索する。 Hugging Faceが提供する事前訓練モデルとパイプラインを活用して、チャットボットなどのさまざまなNLPタスクを実行する方法を学ぶ。 Hugging FaceとLLMsを使用したテキスト要約の実践的な理解を開発する。テキスト要約のための対話型Streamlitアプリケーションを作成する。この記事は、データサイエンスのブログマラソンの一環として公開されました。大規模言語モデル（LLMs）の理解 LLMモデルは大量のテキストデータで訓練されます。これらのモデルは、前の文脈に基づいて次の単語を予測することにより、複雑な言語パターンを捉え、一貫したテキストを生成することができます。 LLMsは大量のパラメータを含むデータセットで訓練されます。訓練データの膨大な量により、LLMsは言語の微妙なニュアンスを学び、印象的な言語生成能力を提供することができます。 LLMsは機械翻訳、テキスト生成、質問応答、感情分析などのさまざまなタスクでの突破口を可能にし、NLPの分野に大きな影響を与えました。これらのモデルはベンチマークで優れたパフォーマンスを発揮し、多くのNLPタスクにおいて頼りになるツールとなっています。 Hugging Face…

「スケールナットのレビュー：最高のAI SEOライティングジェネレーター？（2023年7月）」

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