Search Results Tome

「2023年の小売り向けデータストリーミングの状況」

ウォルマート、アルバートソンズ、オットー、AOなどからの小売業におけるデータストリーミングの状況には、オムニチャネル、ハイブリッドショッピング、ライブコマースなどが含まれています

「SwiggyがZomatoとBlinkitに続き、生成AIを統合する」

Swiggy（スウィギー）、有名なフードデリバリープラットフォームは、生成AIの可能性を活用し、食品と食料品の発見方法を変革することを受け入れています。Zomato、Blinkit、Instacartなどの主要な業界プレーヤーの足跡に続いて、Swiggyは最新のAI技術をプラットフォームに導入することを目指しています。レストランパートナーやデリバリーエコシステムのためのAI主導のソリューションを開発することで、Swiggyはユーザーエクスペリエンスの向上、運用コストの削減、食品テック業界の革新に向けて準備を整えています。また、以下の記事もご覧ください：Zomatoが画期的な人工知能に着手ニューラル検索機能の解放 Swiggyのニューラル検索機能は、特定の料理、レシピ、レストラン、Swiggyの独自の検索データに深く潜り込む特別に適応された大規模言語モデル（LLM）によって実現しています。食品カタログには5000万のアイテムがあり、この革新的な機能により、食品に関するクエリに対してリアルタイムかつ正確な応答が得られます。 AIによる対話：パーソナライズされた食品推薦 AIによるニューラル検索の実装により、ユーザーは友達とのようなオープンエンドで自然なクエリを楽しむことができます。例えば、「近くで利用可能なヴィーガン料理を表示してください」といったコマンドを入力すると、ユーザーはパーソナライズされた関連する検索結果を受け取ることができ、食品の発見体験が楽しいものになります。また、以下の記事もご覧ください：InstacartがAIによる検索でショッピングを革新：Ask Instacartに会いましょう食品タクソノミーの理解：SwiggyのAIの天才他のAIベースのツールとは異なり、Swiggyのニューラル検索は食品タクソノミーの微妙なニュアンスを真に理解します。例えば、ある料理が糖尿病に対応していなくても、AIはその関連性を認識し、ユーザーに希望のオプションを提示します。特定のキーワードに頼る必要はなく、SwiggyのAIにお任せください！ Swiggy Instamart – 食品発見の先へ AIの魔法は食品にとどまりません！Swiggyは、Swiggy Instamartにニューラル検索を統合する準備が整っており、食品以外のものを見つけるための会話形式で直感的な方法を提供します。AIの力を手に入れて、シームレスで効率的なショッピング体験を準備してください。また、以下の記事もご覧ください：GoogleのAIファッショニスタ：仮想的に服を試す Swiggy Dineout – あなたのパーソナルダイニングガイド Swiggy Dineoutは、ダイニングの探索を新たなレベルに引き上げます！AIによってパワードされた会話型ボットである仮想コンシェルジュによって、ユーザーは自分の好みに合わせたレストランに案内されます。雰囲気や子供向けの設備、バレットパーキングや評価まで、Swiggy Dineoutはあなたの好みに合わせたダイニング体験を保証します。…

「AIスタートアップのトレンド：Y Combinatorの最新バッチからの洞察」

シリコンバレーを拠点とする有名なスタートアップアクセラレータであるY Combinator（YC）は、最近、2023年冬のコホートを発表しました予想通り、269社のうち約31％のスタートアップ（80社）がAIを自己申告しています

ソロプレナーズ向けの11の最高のAIツール（究極のAIツールキット）

これらは、独自で自分の百万ドルの帝国を築くために、独立起業家が使用している最高のAIツールです

「ChatGPTコードインタプリタを使用したデータサイエンスプロジェクト」

「現在、フルタイムのデータサイエンスの仕事と複数のフリーランスのプロジェクトを両立させている私としては、自身のターンアラウンド時間を短縮できる可能性のあるツールを試すのはいつも私ですChatGPTというツールが登場した時も、私は…」

モデルレジストリとAmazon SageMakerモデルカードを統合する

「Amazon SageMakerモデルカードにより、モデルのドキュメント化方法を標準化し、モデルの設計、構築、トレーニング、評価などのライフサイクルを可視化することができますモデルカードは、モデルに関するビジネスおよび技術的なメタデータの真実の一元的な情報源として、監査やドキュメンテーションに信頼性を持って使用できるように意図されています」

「最高のAIプレゼンテーション生成ツール10選」

デジタル時代において、AIによるプレゼンテーション生成ツールは、プレゼンテーションの作成や配信方法に革命をもたらしていますこれらのツールは人工知能を活用して、作成プロセスを効率化し、視覚的な魅力を高め、観客の関与を促進します以下では、次のプレゼンテーションを向上させるのに役立つトップ10のAIプレゼンテーション生成ツールについて詳しく説明します1. Beautiful.ai Beautiful.aiは[…]

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「回答付きのトップ50のAIインタビューの質問」

はじめに AIの面接の準備をしており、トップ50のAI面接質問の包括的なリストをお探しですか？それなら、探す必要はありません！このガイドでは、人工知能のさまざまな側面をカバーするさまざまな質問をまとめました。求職者、学生、または単にAIに興味がある方に、これらの質問のコレクションは知識を磨き、AIの面接で成功するのに役立ちます。これらの質問は、初級から上級のトピックまで、AIの理解をテストします。トップ50のAI面接質問面接で成功するためのトップ50のAI面接質問のリストです。AIのエキサイティングな世界に飛び込んで、面接の結果を成功させるために自分自身を装備しましょう。人工知能基礎レベルの面接質問 Q1. 人工知能とは何ですか？回答：人工知能（AI）は、人間の知能を機械にシミュレートし、問題解決、学習、意思決定など、通常人間の知能を必要とするタスクを実行できるようにすることを指します。 Q2. AIにおけるデータ前処理の重要性を説明してください。回答：データの前処理はAIにおいて重要であり、生データをクリーニング、変換、整理して、AIアルゴリズムに適した品質の高いデータにすることを含みます。データの前処理により、ノイズを除去し、欠損値を処理し、データを標準化し、次元を削減することができます。これにより、AIモデルの精度と効率が向上します。 Q3. ニューラルネットワークにおける活性化関数の役割は何ですか？回答：活性化関数は、ニューラルネットワークにおいて重要な役割を果たします。活性化関数は入力の重み付き和を変換し、ニューロンの出力を決定します。活性化関数により、ニューラルネットワークは複雑な関係をモデル化し、非線形性を導入し、学習と収束を促進することができます。 Q4. 教師あり学習、教師なし学習、強化学習を定義してください。回答：教師あり学習は、入力データが対応する目的の出力やターゲットとペアになったラベル付きの例を使用してモデルを訓練することを指します。教師なし学習は、ラベルのないデータからパターンや構造を見つけることを目的とします。強化学習は、報酬と罰を使ってエージェントを訓練し、環境での行動から学習することを目的とします。 Q5. 機械学習における次元の呪いとは何ですか？回答：次元の呪いとは、高次元のデータを扱う際の課題を指します。次元の数が増えると、データはますますまばらになり、データ点間の距離は意味をなさなくなります。これにより、分析や正確なモデルの構築が容易になります。 Q6. AIで使用される異なる探索アルゴリズムについて説明してください。回答：AIで使用される異なる探索アルゴリズムには、深さ優先探索、幅優先探索、一様費用探索、A*探索、ヒューリスティック探索、遺伝的アルゴリズムなどがあります。これらのアルゴリズムは、探索空間を系統的に探索することで、最適または近似最適な解を見つけるのに役立ちます。 Q7.…

マルチモーダル言語モデル：人工知能（AI）の未来

大規模言語モデル（LLM）は、テキストの分析や生成などのタスクをこなすことができるコンピュータモデルです。これらは膨大なテキストデータで訓練され、テキスト生成やコーディングなどのパフォーマンスを向上させます。現在のほとんどのLLMはテキストのみであり、テキストベースのアプリケーションに優れ、他の種類のデータを理解する能力に制限があります。テキストのみのLLMの例には、GPT-3、BERT、RoBERTaなどがあります。それに対して、マルチモーダルLLMは、テキストに加えて画像、動画、音声、その他の感覚入力など、他のデータタイプを組み合わせます。マルチモーダル性をLLMに統合することで、現在のテキストのみのモデルの制限を解消し、以前は不可能だった新しいアプリケーションの可能性を開くことができます。最近リリースされたOpen AIのGPT-4はマルチモーダルLLMの一例です。画像とテキストの入力を受け付け、多くのベンチマークで人間レベルのパフォーマンスを示しています。マルチモーダルAIの台頭マルチモーダルAIの進展は、2つの重要な機械学習技術、表現学習と転移学習によってもたらされています。表現学習により、モデルはすべてのモダリティに共有の表現を開発することができます。一方、転移学習により、モデルは特定のドメインでの微調整の前に基礎的な知識を学習することができます。これらの技術は、マルチモーダルAIを実現し、CLIP（画像とテキストを整合させる）、DALL·E 2およびStable Diffusion（テキストプロンプトから高品質の画像を生成する）などの最近のブレークスルーによって効果的であります。異なるデータモダリティ間の境界が不明瞭になるにつれて、複数のモダリティ間の関係を活用するAIアプリケーションがさらに増えることが予想され、フィールド全体でパラダイムシフトが起こります。アドホックなアプローチは徐々に時代遅れになり、さまざまなモダリティ間の関連を理解する重要性はますます高まるでしょう。出典：https://jina.ai/news/paradigm-shift-towards-multimodal-ai/ マルチモーダルLLMの働き方テキストのみの言語モデル（LLM）は、言語を理解し生成するためのトランスフォーマーモデルによって動作します。このモデルは入力テキストを「単語埋め込み」と呼ばれる数値表現に変換します。これらの埋め込みは、モデルがテキストの意味と文脈を理解するのに役立ちます。トランスフォーマーモデルは、その後、「アテンションレイヤー」と呼ばれるものを使用して、入力テキストの異なる単語どうしの関係を処理し、出力の最も可能性の高い次の単語を予測します。一方、マルチモーダルLLMは、テキストだけでなく、画像、音声、ビデオなどの他のデータ形式も扱います。これらのモデルは、テキストと他のデータタイプを共通のエンコーディング空間に変換するため、すべてのデータタイプを同じメカニズムで処理することができます。これにより、モデルは複数のモダリティからの情報を組み込んだ応答を生成し、より正確かつコンテキストに即した出力が可能となります。マルチモーダル言語モデルの必要性 GPT-3やBERTのようなテキストのみのLLMは、記事の執筆、メールの作成、コーディングなど、幅広いアプリケーションに利用されています。ただし、このテキストのみのアプローチは、これらのモデルの制限も浮き彫りにしました。言語は人間の知能の重要な部分ですが、それは私たちの知覚や能力の一側面を表すだけです。私たちの認知能力は、過去の経験や世界の動作の理解によって大きく形成された無意識の知覚と能力に大きく依存しています。テキストだけで訓練されたLLMは、常識や世界の知識を組み込む能力に制限があります。トレーニングデータセットを拡大することはある程度役立つかもしれませんが、これらのモデルはまだ知識の予期せぬギャップに遭遇する可能性があります。マルチモーダルアプローチは、これらの課題のいくつかを解決することができます。これをよりよく理解するために、ChatGPTとGPT-4の例を考えてみましょう。 ChatGPTは非常に有用な言語モデルであり、多くのコンテキストで非常に役立つことが証明されていますが、複雑な推論などの領域では制限があります。…

「データ分析のためのトップ10のSQLプロジェクト」

はじめに SQL（Structured Query Language）は、データサイエンスにおいて大量のデータセットから貴重な洞察を引き出す際に重要な役割を果たす、強力なデータ分析および操作ツールです。SQLのスキルを向上させ、実践的な経験を積むためには、実世界のプロジェクトが不可欠です。本記事では、2023年のデータ分析におけるトップ10のSQLプロジェクトを紹介し、さまざまなドメインでSQLの能力を磨き、実世界の課題に効果的に取り組む機会を提供します。トップ10のSQLプロジェクト初心者から経験豊富なデータプロフェッショナルまで、これらのプロジェクトによってSQLの専門知識を磨き、データ分析に有意義な貢献をすることができます。売上分析顧客セグメンテーション詐欺検知在庫管理ウェブサイト分析ソーシャルメディア分析映画の推薦医療分析感情分析図書館管理システム売上分析目的このデータマイニングプロジェクトの主な目的は、売上データの詳細な分析を行い、売上のパフォーマンスを評価し、新興トレンドを特定し、意思決定のためのデータ駆動型のビジネス戦略を開発するための貴重な洞察を得ることです。データセットの概要とデータ前処理データセットには、売上分析に不可欠な取引情報、製品の詳細、顧客の属性情報が含まれています。分析に入る前に、データの品質を確保するためにデータ前処理が必要です。欠損値の処理、重複の削除、データの整形などの作業が行われます。分析のためのSQLクエリさまざまなSQLクエリを使用して、売上分析を効果的に実行します。これらのクエリには、売上データの集計、収益、利益、売上成長などの主要な性能指標の計算、時間、地域、または製品カテゴリなどの次元に基づいたデータのグループ化が含まれます。これらのクエリは、売上パターンの探索、顧客セグメンテーション、トップパフォーマンスの製品や地域の特定を容易にします。主な洞察と結果…

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