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「時間の最適化を送る」

「STO（ストラテジック タイミング オプティマイゼーション）は、戦略的なメッセージングのタイミングを通じて、望ましい顧客の行動を最大化することを目指していますこれには、実験とデータ分析を通じて仮定を検証することが含まれます」

このAIニュースレターは、あなたが必要とするすべてです＃74

今週は、残念ながらOpenAIの連続する出来事に注目が集まり、いくつかの興味深い新しいモデルの発表が overshadow されてしまいましたおそらく、あなたはその曲折を追いかけていることでしょう...

フィーチャーストアアーキテクチャとその構築方法

機械学習がますますビジネスの運営に不可欠になるにつれて、MLプラットフォームチームの役割が重要性を増していますこれらのチームは、機械学習が実験から実世界の応用に進むために必要なツールを開発または選択することに責任がありますそのような不可欠なツールの一つがフィーチャーストアですもしもあなたが...

オライリー「2023年エンタープライズにおける創発的AI」レポート

急速な技術革新が特徴となる時代において、人工知能の景色は画期的な変革を経験していますこの変革は、生成型AIの出現と統合によって牽引されていますテクノロジーやビジネス学習のリーディング企業であるオライリーは、2023年版『企業における生成型AI報告書』を発表しましたこの報告書は包括的な世界的な調査結果を提供し、現在の状況を明らかにします...

「OpenAI Dev Day 2023 創設者サム・オルトマンの基調講演からの4つの重要発表、見逃せません！」

「OpenAIによって初めて開催されたデベロッパーカンファレンスは、素晴らしい製品発表で満員御礼でしたさらに興味深いことに、これらの発表によって多くのAIスタートアップは完全に時代遅れになってしまいます…」

「AutoGenを使った戦略的AIチームビルディングが簡単になりました」

イントロダクション デジタルフロンティアが無限の領域に達し、AutoGenは変革的なパラダイムの設計者として現れます。異なる領域でスキルを持つ個々のパーソナルAIチームがシームレスに協力し、円滑にコミュニケーションし、複雑なタスクに取り組み続けることを想像してみてください。それがAutoGenの本質であり、パーソナルAIチームの構築を可能にする先駆的なマルチエージェント対話フレームワークです。本記事では、AutoGenの魔法を解き明かし、独自のデジタルドリームチームを組み立て、非凡な成果を達成する方法を探ります。人間と機械の境界が薄れ、協力が無限になる未来へようこそ。 学習目標 詳細に入る前に、この記事の主な学習目標を概説しましょう。 マルチエージェント対話フレームワークとしてのAutoGenについて包括的な理解を得る。 エージェントがマルチエージェント対話フレームワークで自律的にコミュニケーションし、協力する方法を学ぶ。 AutoGenの動作におけるconfig_listの重要な役割について学ぶ。APIキーの保護とエージェントの効率的なパフォーマンスのための設定の管理に関するベストプラクティスを理解する。 AutoGenがサポートする完全自律から人間が関与する対話までのさまざまな対話スタイルを探索する。AutoGenがサポートする静的および動的な対話パターンについて学ぶ。 検証データ、評価関数、最適化メトリクスに基づいてLLMを調整するためにAutoGenを利用する方法を発見する。 コラボレーションコンテンツ作成チームや文化的な文脈での言語翻訳などの例を探索し、AutoGenがさまざまなシナリオでどのように適用されるかを理解する。 この記事はData Science Blogathonの一部として公開されました。 AutoGenとは何ですか？ AutoGenは、基盤モデルの使用のための高度な抽象化として機能する統合マルチエージェント対話フレームワークです。それは、能力のあるカスタマイズ可能なエージェントをLLM、ツール、および人間の参加者が自動化チャット経由で統合することにより、エージェントが自律的にコミュニケーションし、協力して作業することを可能にします。基本的には、複雑なタスクを効率的に進め、ワークフローを自動化することができます。 なぜAutoGenが重要ですか？ AutoGenは、効率的かつ柔軟なマルチエージェント通信の需要に応えます。その重要性は次の点にあります： 複雑なLLMワークフローのオーケストレーション、自動化、最適化を簡素化する。 LLMモデルのパフォーマンスを最大化すると同時に、制限を克服する。 次世代のLLMアプリケーションを少ない努力でマルチエージェント対話に基づいて開発することを可能にする。 開発環境のセットアップ 仮想環境の作成 仮想環境はプロジェクト固有の依存関係を分離し、システム全体のパッケージとの競合を避けるための良い習慣です。Python環境を設定する方法は次のとおりです： オプション1：Venv…

「教師なし学習シリーズ ― DBScanの探索」

クラスタリングアルゴリズムはデータサイエンスの世界で最も広く使用される解決策の一つであり、最も人気のあるものは距離に基づくアプローチと密度に基づくアプローチにグループ化されますしかし、しばしば...

AI-パワード自然言語クエリによる知識発見

この記事では、私が取り組んできたUE5_documentalistという概念証明プロジェクトを共有したいと思いますこれは、自然言語処理（NLP）を使用して、大量のドキュメンテーションをより効果的に利用できる可能性があるというエキサイティングなプロジェクトですこのプロジェクトではUnreal Engine 5のドキュメンテーションに取り組んだのですが、それは...

「Serverlessを導入するのは難しいですか？」

「チームがサーバーレスを採用すると、さまざまな理由で困難を感じることがしばしばありますこの記事では、一般的な間違いを分析し、指摘します」

アマゾンセージメーカースタジオを使用して、素早い実験結果のためにLlama 2、LangChain、およびPineconeを使用してRAG型の質問応答ソリューションを構築しましょう

「Retrieval Augmented Generation（RAG）は、ファインチューニングなしで大規模言語モデル（LLM）に外部の知識源（リポジトリ、データベース、APIなど）へのアクセスを提供することができます質問応答に対して生成的AIを使用する際、RAGはLLMが最も関連性の高い最新情報で質問に回答し、必要に応じて引用することができるようにします...」

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