Search Results Tome

「4つの方法で、生成AIがフィールドサービスオペレーションを革新する：潜在的な利用方法の探索」

「生成AI（GAI）は、今年の大半にわたり、テックおよびビジネスメディアの着目の的となってきましたこれは、Open AIがChatGPTとGPT-4をリリースしたことによって大いに促進されたものですどちらも、深層学習が可能な強力な多モーダル言語モデルですこの新しい技術の人気とそれに続く採用は、予想通りのものです他のウイルス性の技術とは異なり、...」

「10ベストAI WhatsAppツール」

デジタルコミュニケーションの時代において、人工知能（AI）はゲームチェンジャーとなっています特にWhatsAppのAIツールは、コミュニケーションの方法を変革し、自動応答や顧客サービスの提供、さらにはカジュアルな会話にも参加するチャットボットなどの機能を提供していますここでは、いくつかのトップAI WhatsAppツールを紹介します

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Cat Armatoさんによる投稿、Googleのプログラムマネージャー Googleは、言語、音楽、視覚処理、アルゴリズム開発などの領域で、機械学習（ML）の研究に積極的に取り組んでいます。私たちはMLシステムを構築し、言語、音楽、視覚処理、アルゴリズム開発など、さまざまな分野の深い科学的および技術的な課題を解決しています。私たちは、ツールやデータセットのオープンソース化、研究成果の公開、学会への積極的な参加を通じて、より協力的なエコシステムを広範なML研究コミュニティと構築することを目指しています。 Googleは、40回目の国際機械学習会議（ICML 2023）のダイヤモンドスポンサーとして誇りに思っています。この年次の一流学会は、この週にハワイのホノルルで開催されています。ML研究のリーダーであるGoogleは、今年の学会で120以上の採択論文を持ち、ワークショップやチュートリアルに積極的に参加しています。Googleは、LatinX in AIとWomen in Machine Learningの両ワークショップのプラチナスポンサーでもあることを誇りに思っています。私たちは、広範なML研究コミュニティとのパートナーシップを拡大し、私たちの幅広いML研究の一部を共有することを楽しみにしています。 ICML 2023に登録しましたか？私たちは、Googleブースを訪れて、この分野で最も興味深い課題の一部を解決するために行われるエキサイティングな取り組み、創造性、楽しさについてさらに詳しく知ることを願っています。 GoogleAIのTwitterアカウントを訪れて、Googleブースの活動（デモやQ&Aセッションなど）について詳しく知ることができます。Google DeepMindのブログでは、ICML 2023での技術的な活動について学ぶことができます。以下をご覧いただき、ICML 2023で発表されるGoogleの研究についてさらに詳しくお知りください（Googleの関連性は太字で表示されます）。理事会および組織委員会理事会メンバーには、Corinna Cortes、Hugo Larochelleが含まれます。チュートリアルの議長には、Hanie Sedghiが含まれます。 Google…

「スパースなデータセットの扱い方に関する包括的ガイド」

はじめにほとんどがnull値で構成されたデータセットを見たことがありますか？もしそうなら、あなたは一人ではありません。機械学習の中で最も頻繁に起こる問題の一つが、スパースなデータセットです。不適切な調査、欠損値のあるセンサーデータ、または欠損単語のあるテキストなど、いくつかの要因がこれらの存在を引き起こすことがあります。スパースなデータセットで訓練された機械学習モデルは、比較的低い精度で結果を出力することがあります。これは、機械学習アルゴリズムがすべてのデータが利用可能であるという前提で動作するためです。欠損値がある場合、アルゴリズムは特徴間の相関関係を正しく判断できない可能性があります。欠損値のない大規模なデータセットで訓練すると、モデルの精度が向上します。したがって、スパースなデータセットにはランダムな値ではなく、おおよそ正しい値を埋めるために、特別な注意が必要です。このガイドでは、スパースなデータセットの定義、理由、および取り扱いの技術について説明します。学習目標スパースなデータセットの理解とデータ分析におけるその影響を総合的に把握する。欠損値を含むスパースなデータセットの処理に関するさまざまな技術、イミュータ、および高度な手法を探求する。スパースなデータセット内に潜む隠れた洞察を明らかにするために、探索的データ分析（EDA）の重要性を発見する。実際のデータセットとコード例を組み合わせたPythonを使用したスパースなデータセットの取り扱いに対する実用的なソリューションを実装する。この記事はData Science Blogathonの一部として公開されました。スパースなデータセットとは何ですか？多くの欠損値を含むデータセットは、スパースなデータセットと言われます。欠損値の割合だけでデータセットをスパースと定義する具体的な閾値や固定の割合はありません。ただし、欠損値の割合が高い（通常50％以上）データセットは比較的スパースと見なされることがあります。このような大量の欠損値は、データ分析と機械学習において課題を引き起こす可能性があります。例オンライン小売業者からの消費者の購買データを含むデータセットがあると想像してみてください。データセットには2000行（消費者を表す）と10列（製品カテゴリ、購入金額、クライアントのデモグラフィックなどを表す）があるとします。この例では、データセットのエントリの40％が欠損していると仮定しましょう。つまり、各クライアントごとに10の属性のうち約4つに欠損値があるということです。顧客がこれらの値を入力しなかった可能性があるか、データ収集に問題があったかもしれません。明確な基準はありませんが、大量の欠損値（40％）があることで、このデータセットを非常にスパースと分類することができます。このような大量の欠損データは、分析とモデリングの信頼性と精度に影響を及ぼす可能性があります。スパースなデータセットが課題となる理由多くの欠損値が発生するため、スパースなデータセットはデータ分析とモデリングにいくつかの困難をもたらします。スパースなデータセットを取り扱う際に以下のような要素が課題となります：洞察の不足：スパースなデータセットでは多くのデータが欠損しているため、モデリングに役立つ意味のある洞察が失われます。バイアスのある結果：モデルがバイアスのある結果を出力すると、問題が生じます。スパースなデータセットでは、欠損データのためにモデルが特定の特徴カテゴリに依存する場合があります。モデルの精度への大きな影響：スパースなデータセットは、機械学習モデルの精度に悪影響を与えることがあります。欠損値のある場合、モデルは誤ったパターンを学習する可能性があります。スパースなデータセットの考慮事項…

「ChatGPTにおける適切なプロンプト設計の必須ガイド」

「Prompt Engineering」に没頭して、急速に成長しているChatGPTユーザーベースに与える影響に焦点を当てた詳細なガイドで、プロンプトエンジニアリングについて探求してみてくださいプロンプトエンジニアリングとは何か、どのようにプロンプトエンジニアになるか、トップの技術やこのトレンドのあるAIキャリアパスの可能性をつかんでください

ショッピファイの従業員がAIによるレイオフと顧客サービスの危機を暴露

Twitter上での衝撃的な暴露により、勇敢なShopifyの従業員が非開示契約（NDA）を破り、同社の物議を醸す行動と戦略的方向性に光を当てました。このスレッドは、求職者への職の安定を約束したものの、後に大規模な人員削減を目の当たりにするという一連の出来事を明らかにしました。展開されたのは単なるCEOの誤った「賭け」だけでなく、人間の労働者をAIとより安価な契約労働力で置き換える意図的な転換でした。Shopifyの行動が顧客サービス、労働力の幸福、市場の焦点の変化に与える影響について探ってみましょう。また読む：人工知能の急速な台頭が求職者減少を招く：テックセクターで数千人に影響破られた約束：Shopifyの職の安定を約束したものが崩れた Shopifyは2022年7月に大規模な人員削減を実施することで、以前約束されていた職の安定を打ち砕きました。失望した従業員のTwitterのスレッドは、方向性の急激な変化を浮き彫りにし、これらの削減が単なるCEOの不運な決定ではなく、綿密に計画された戦略であることを明らかにしました。また読む：人工知能の影響によりドロップボックスが500人の従業員を解雇 AIの台頭を受け入れる：「Sidekick」というアシスタントが発表される ShopifyのAI技術への進出は、彼らのプラットフォームを使用する商人向けの人工知能アシスタント「Sidekick」の今後のローンチによって明らかになりました。観察者は、この動きをコスト削減と株主の収益向上のための従業員削減に対する会社の試みと見ました。また読む：SwiggyがZomatoとBlinkitに続いて生成AIを統合顧客サービスの危機：人間の労働者の置き換えの代償 ShopifyがAIと契約労働力を採用するにつれて、顧客サービスは打撃を受けました。人員の削減と仕事の外部委託により、顧客サポートの大幅な遅延が生じ、イライラした商人たちが助けを受けるために数時間待たされることとなりました。過労チームによる不正なストアの急増は、この危機をさらに深刻化させました。また読む：コールセンターにおけるAIソフトウェアが顧客サービスを革新労働力の幸福が軽視される：過労とストレスでの休暇人員削減の余波により、残ったスタッフは増加した業務量と不適切な報酬や福利厚生によって負担を強いられました。従業員のスレッドは、Shopifyの労働力の幸福についての懸念を引き起こし、過労、不安、ストレスによる休暇が一般的になっていると報告しました。また読む：AIの急増：Stability AIのCEOが2年以内にインドの開発者の仕事が失われると予測 AIによるサービス優先：価値観の転換 ShopifyはAIに基づくソリューションによって、かつて人間主導の顧客サービスに置かれていた価値観を超えました。顧客の不満にもかかわらず、会社はAIを優先することを決意したようです。 Shopifyのリーダーシップ、Harley Finkelstein社長を含め、従業員に対してはこれ以上の人員削減はないと保証しています。ただし、以前の人員削減の秘密主義的な取り扱いと会社の行動を考えると、従業員たちはこれらの約束に懐疑的なままです。また読む：AIでは代替できない仕事私たちの意見勇敢なShopifyの従業員のTwitterのスレッドは、同社内で起きている物議を醸す行動と戦略的転換を露骨に示しました。AIとより安価な労働力への推進は、顧客満足度、労働者の幸福、信頼に対する代償となりました。Shopifyが前進する道を歩むにあたり、これらの問題に真正面から立ち向かい、かつて小規模ビジネスや起業家に愛された価値観と顧客や従業員へのコミットメントを優先する必要があります。それによって、ビジョンと顧客や従業員への信頼を回復することができるのです。

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「4つの方法で、生成AIがフィールドサービスオペレーションを革新する：潜在的な利用方法の探索」

「10ベストAI WhatsAppツール」

「ICML 2023でのGoogle」

「スパースなデータセットの扱い方に関する包括的ガイド」

「ChatGPTにおける適切なプロンプト設計の必須ガイド」

ショッピファイの従業員がAIによるレイオフと顧客サービスの危機を暴露

「データアナリストがよく遭遇するであろう10の一般的な質問—それに対する回答方法」

チャーン予測とチャーンアップリフトを超えて

MySQLのJSON_ARRAYAGG関数をハッキングして、動的で複数値の次元を作成する

「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）」

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