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Benfordの法則が機械学習と出会って、偽のTwitterフォロワーを検出する

ソーシャルメディアの広大なデジタル領域において、ユーザーの真正性は最も重要な懸念事項ですTwitterなどのプラットフォームが成長するにつれ、フェイクアカウントの増加も増えていますこれらのアカウントは本物のアカウントを模倣します

データモデリングの成功を解き放つ：3つの必須のコンテキストテーブル

データモデリングは、分析チームにとって課題となることがあります各組織には独自のビジネスエンティティが存在するため、それぞれのテーブルに適切な構造と詳細度を見つけることは限りなく難しいものですしかし、

このAIツールでデータを即座に視覚化する

ChatCSVは、データ分析を友人にメッセージを送るように簡単にするAIツールです

オリジナルのPDFのフォーマットを保持し、Amazon Textract、Amazon Translate、およびPDFBoxで翻訳されたドキュメントを表示します

様々な業界の企業は、大量のPDF文書を作成し、スキャンし、保存しています多くの場合、その内容はテキスト中心であり、別の言語で書かれているため、翻訳が必要ですこの問題に対処するためには、PDF内のコンテンツを自動的に抽出し、迅速かつ効率的に翻訳する自動化ソリューションが必要です多くの企業は多様な[…]

常に学習中 AIがデータ漏洩を防ぐ方法

この記事では、データ侵害を防ぐために人工知能の利用について議論しています人工知能が悪意のある活動を検出し、データのパターンを識別してフラグを立てることができる方法について説明しており、これによりセキュリティチームが脅威を軽減するための対策を取ることができます

Artificial Intelligence

トップのビジネスインテリジェンスソリューションは、データの洞察を見つけ、ステークホルダーに効果的に伝えることを容易にします。データは、営業やマーケティングからワークフローと効率性、採用と人事、総合的なパフォーマンスと収益性まで、あらゆるものに対して収集できるため、企業が意味のある洞察を見つけるために大量のデータを見極めることは今まで以上に重要です。しかし、この情報のほとんどは分断されており、専門のビジネスインテリジェンス（BI）ツールの助けを借りてのみ組み合わせることができます。キーパフォーマンスインジケータ（KPI）は、このデータが正確な予測に基づいてビジネスの運営を改善する方法の一つです。多くのプログラムは組み込みの分析機能を提供していますが、その結果をビジネスインテリジェンスシステムにエクスポートすることができます。最高のビジネスインテリジェンスツールは、複雑なデータのプレゼンテーションを簡素化するため、関係者に提示できるインタラクティブな表現に基づいています。以下に、現在市場でトップのビジネスインテリジェンスツールを示します。 actiTIME actiTIMEは、企業の生産性を把握するのに役立つ時間とプロジェクト管理システムです。時間とプロジェクトの進捗状況は、そのサポートによってリアルタイムで監視することができ、予算内および期限内に終了することができます。この透明性とコントロールのレベルにより、管理者はリソースの割り当て、優先順位の設定、タイムテーブルについてよく情報を得て、よく判断することができます。actiTIMEのパフォーマンスデータとトレンドの視覚的表現は、管理者の迅速な状況把握を助けます。このグラフィックは、停滞、非効率性、改善の機会を見つけるのに役立ちます。このデータに基づいて是正措置を講じ、チームがプロジェクトの目標に積極的に取り組んでいることを保証します。 SAS Viya SAS Viyaは、堅牢で柔軟なビジネスアナリティクスプラットフォームであり、データへの簡単なアクセスと洞察に基づく分析を瞬時に提供します。モダンなマイクロサービスアーキテクチャに基づいて構築されたSAS Viyaは、ビッグデータと高度なアナリティクスの複雑さに対応できるようになっており、困難なビジネスの課題を解決し、情報を元にした適切な選択を行うことができます。SAS Viyaは、重要なデータとトレンドのグラフィカルな表現を提供し、分析を迅速化し、意思決定を改善します。報告書、チャート、マップ、ダッシュボードはすべて対話形式で表示されます。さらに、意思決定者の専門知識にかかわらず、意思決定の最適化を支援するために、決定木、シナリオシミュレーション、自動予測も含まれています。 Oracle BI Oracle BIは、ビジネスがより良い意思決定のためにデータを収集し分析するために使用できる包括的なBIツールセットです。高度な分析、レポート作成、ダッシュボードの機能など、さまざまなツールとテクノロジーにアクセスできます。これは、さまざまな業界で活動する企業の要求に合わせてカスタマイズできる堅牢なシステムです。Oracle BIを使用することで、企業はデータをよりよく理解し、生産性を向上させ、未開発の成長の機会を見つけることができます。Oracle BIには、営業プロセスの最適化から顧客行動分析、業績に関する具体的な洞察まで、企業が次のレベルに進むために必要なすべてが備わっています。 Clear Analytics 組織は、堅牢なデータレポートツールであるClear Analyticsを利用して、市場で優位に立つことができます。使いやすいインターフェースと強力な機能により、Clear Analyticsを使用することで、複雑なデータセットを迅速かつ効果的に分析し、トレンドを把握し、データに基づいた意思決定を行うことができます。事前のトレーニングは必要ないというのは、その主な利点の一つです。ほとんどの人にとって既に馴染みのあるExcelの機能を活用することで、Clear Analyticsは、より少ない時間と労力でパワフルなデータ分析機能を提供します。ソフトウェアはMicrosoft…

何が合成データとは？その種類、機械学習とプライバシーにおける利用例及び応用について

データサイエンスと機械学習の分野は、毎日成長しています。新しいモデルやアルゴリズムが提案されるにつれて、これらの新しいアルゴリズムとモデルには、トレーニングやテストに膨大なデータが必要となります。ディープラーニングモデルは今日では非常に人気があり、これらのモデルもデータを大量に必要とします。異なる問題文脈の大量のデータを取得することは、非常に面倒で時間がかかり、コストがかかります。データは現実のシナリオから収集されるため、セキュリティの責任とプライバシーの懸念が高まります。データの大部分はプライバシー法や規制によって保護されており、組織間や場合によっては同一組織の異なる部門間でのデータ共有や移動を妨げ、実験や製品のテストを遅らせる原因となります。それでは、この問題をどのように解決できるでしょうか？どのようにして、誰かのプライバシーに関する懸念を引き起こすことなく、データをよりアクセスしやすくオープンにすることができるのでしょうか？この問題の解決策は、合成データ (Synthetic data)と呼ばれるものです。では、合成データとは何でしょうか？合成データとは、人工的またはアルゴリズム的に生成され、実際のデータの基本的な構造と特性に近いものです。合成データが良ければ、実際のデータと区別がつかないほどです。合成データの種類は何種類あるのでしょうか？この質問の答えは非常にオープンエンドで、データは多様な形をとることができますが、主に以下のようなものがあります。テキストデータ音声またはビジュアルデータ (たとえば画像、動画、音声) 表形式のデータ機械学習における合成データの利用例ここでは、上記の3つのタイプの合成データの利用例について説明します。 NLPモデルのトレーニングに合成テキストデータを使用する合成データは、自然言語処理の分野で応用されています。たとえば、AmazonのAlexa AIチームは、既存の顧客インタラクションデータが存在しない場合や十分でない場合に、NLUシステム (自然言語理解) のトレーニングセットを完成させるために合成データを使用しています。ビジョンアルゴリズムのトレーニングに合成データを使用するここでは、広く使用されているユースケースについて説明します。たとえば、画像内の顔の数を検出または数えるアルゴリズムを開発したい場合を考えてみましょう。ジェネレーティブネットワーク (GAN) またはその他の生成ネットワークを使用して、実際には存在しない現実的な人間の顔、つまり顔を生成してモデルをトレーニングすることができます。また、誰かのプライバシーを侵害することなく、これらのアルゴリズムから必要なだけデータを生成することができます。しかし、実際のデータには個人の顔が含まれているため、プライバシーポリシーによってそのデータを使用することが制限されています。別のユースケースとして、シミュレートされた環境で強化学習を行うことが考えられます。たとえば、オブジェクトをつかんで箱に入れるために設計されたロボットアームをテストしたい場合、この目的のために強化学習アルゴリズムが設計されます。強化学習アルゴリズムが学習する方法は、実験を行うことです。実際のシナリオで実験を行うことは非常にコストがかかり、時間がかかり、異なる実験を行うことが制限されます。しかし、シミュレートされた環境で実験を行う場合、実験を設定するのは比較的安価で、ロボットアームのプロトタイプが必要なくなります。…

あなたの次の夢の役割(2023年)を見つけるのに役立つ、最高のAIツール15選

Resumaker.ai Resumaker.aiは、数分で履歴書を作成するのを支援するウェブサイトです。ポータルは、いくつかのカスタマイズ可能なデザイナー製履歴書テンプレートと直感的なツールを提供して、夢の仕事に就くのを手助けします。他の履歴書ビルダーとは異なり、Resumaker.aiの人工知能（AI）エンジンは、ユーザーのためにデータを自動的に完了・入力することで、履歴書作成プロセスを簡素化します。Resumaker.aiは、SSL暗号化などの対策を講じて、ユーザーデータを不正アクセスから保護します。ツールのライティングガイドとレコメンデーションを使用して、競合から目立つ履歴書をデザインすることができます。ユーザーは、投稿されたポジションの要件を反映させ、自己紹介を行い、自分の資格に関する主張を裏付けるために数字を活用することができます。 Interviewsby.ai 人工知能によって駆動されるプラットフォームであるInterviewsby.aiを使用することで、求職者はインタビューに備えることができます。ユーザーに合わせた模擬面接中に、人間の言葉を認識・解釈することができる言語モデルであるChatGPTがリアルタイムのフィードバックを提供します。希望する雇用に関する情報を入力することにより、アプリケーションはユーザーに適切で現実的なインタビューの質問を生成することができます。質問を作成する機能により、ユーザーが古くなったり関係のない素材でトレーニングする可能性がなくなります。Interviewsby.aiを使用することで、ユーザーはコントロールされた環境で面接スキルを磨き、自分の強みと弱みに注目した具体的なフィードバックを即座に受けることができます。 Existential ユーザーの興味、才能、価値観を評価することで、AIにより駆動される職業探索ツールであるExistentialは、ユーザーのプロフェッショナルな道筋について具体的な提言を行います。目的は、ユーザーにとって刺激的で挑戦的で満足のいく職業を示唆することです。アプリケーションには簡単な発見プロセスがあり、理想的な仕事に関する特定の質問に答えた後、プログラムはユーザーの興味に最も合った推奨事項を提供します。コミットする前に、ユーザーはこれらの選択肢について詳しく学び、自分の目的に合うかどうかを確認することができます。Existentialは、個人が自分の運命を形作り、仕事に意味を見出すことを目指しています。 Jobscan 求職者は、人工知能（AI）によって駆動されるJobscan ATS Resume CheckerおよびJob Search Toolsを使用することで、面接を受ける可能性を高めることができます。プログラムは、求人情報と応募者の履歴書を分析し、関連する資格を分離するための独自の人工知能アルゴリズムを使用します。応募者の履歴書を分析した後、プログラムは、応募者の強みと改善の余地がある部分を詳細に説明したマッチ率レポートを生成します。Jobscan ATS Resume Checkerの助けを借りて、あなたの履歴書をApplicant Tracking Systems（ATS）に最適化し、注目される可能性を高めることができます。 Aragon 人工知能（AI）によって駆動されるプログラムであるAragon Professional Headshotsは、写真家に行かずに、ヘアメイクに時間をかけずに、修正を待たずに、洗練されたヘッドショットを撮影できるようにするツールです。ユーザーは10枚のセルフィーをアップロードし、ツールは瞬時に40枚の高精細写真を返します。さらに、アプリケーションは、AES256でデータを暗号化し、SOC 2およびISO 27001の認定を取得したサービスプロバイダーにのみデータを保存することにより、ユーザーのプライバシーを保護します。ただし、18歳未満の人は利用しないでください。これは利用規約の違反となります。…

LLMsによる非構造化データから構造化データへの変換

大規模な言語モデルを使用して、文書から洞察を抽出して分析と大規模な機械学習に活用する方法を学びましょうこのウェビナーとライブチュートリアルに参加して、始め方を学びましょう

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Netflix株の時系列分析（Pandasによる）

はじめにデータの時系列分析は、この場合はNetflixの株式などの数字の集まりだけではありません。Pandasと組み合わさることで、複雑な世界の物語を魅力的に紡ぐ織物のようなものです。神秘的な糸のように、出来事の起伏や流れ、トレンドの上昇や下降、そしてパターンの出現を捉えます。それは、私たちの現実を形作る隠されたつながりや相関関係を明らかにし、過去の生き生きとした描写を提供し、未来の一端を垣間見るものです。時系列分析は単なるツール以上のものです。それは知識と洞察を得るためのゲートウェイであります。時間に関するデータの秘密を解き明かし、生の情報を貴重な洞察に変える力を与え、情報をもとに妥当な決定を下し、リスクを軽減し、新しい機会を活用する手助けをします。このエキサイティングな冒険に一緒に乗り出し、時系列分析の魅力的な領域に飛び込んでみましょう！学習目標時系列分析の概念を紹介し、そのさまざまな分野での重要性を強調し、実際の例を示して、時系列分析の実用的な応用を紹介します。 Pythonとyfinanceライブラリを使用してNetflixの株式データをインポートする方法を実演することで、時系列データを取得し、分析のために準備するための必要な手順を学びます。最後に、シフト、ローリング、およびリサンプリングなどの時系列分析で使用される重要なPandas関数に焦点を当て、時系列データを効果的に操作および分析するための方法を示します。この記事は、Data Science Blogathonの一環として公開されました。時系列分析とは何ですか？時系列とは、連続的かつ等間隔の時間間隔で収集または記録されたデータのシーケンスです。時系列分析は、時間によって収集されたデータポイントを分析する統計的技術です。これには、データの視覚化、統計モデリング、予測方法などの技術が含まれます。順次データのパターン、トレンド、依存関係を研究し、洞察を抽出し、予測を行うことが含まれます。時系列データの例株式市場データ：歴史的な株価を分析してトレンドを特定し、将来の価格を予測する。天気データ：時間の経過に伴って温度、降水量、その他の変数を研究して、気候パターンを理解する。経済指標：GDP、インフレ率、失業率を分析して、経済のパフォーマンスを評価する。売上データ：時間の経過に伴って売上高を調べ、パターンを特定し、将来の売上高を予測する。ウェブトラフィック：ウェブトラフィックメトリックを分析して、ユーザーの行動を理解し、ウェブサイトのパフォーマンスを最適化する。時系列の構成要素時系列の4つの構成要素があります。それらは次のとおりです。…

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