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GPT-4の進化：Python Plotlyダッシュボードの簡単な作成方法

数ヶ月前、私はPythonのplotlyダッシュボード作成のためのGPT-4のプロンプト方法に関する一連の（まずまず成功した）記事を書きました最近、GPT-4はデータの可視化を分析して表示する能力を大幅に向上させましたそれは今や簡単にマルチビジュアルなPythonのplotlyダッシュボードの作成に対応できるのでしょうか？読んで確かめましょう！

「5つの簡単なステップでCSVから完全な分析レポートを作成するChatGPT」

データ分析は時間のかかる作業ですChatGPTを使えば、データの要約、データの前処理、データの可視化などを短時間で行うことができます

Data science

自動チケットトライアジによる顧客サポート効率の向上

イントロダクション顧客サポートの世界では、効率と迅速さが極めて重要です。OpenAIのGPT-3.5などの大規模言語モデル（LLMs）を活用することで、顧客サポートのプロジェクト最適化に独自の視点をもたらすことができます。本記事では、LLMsを使用してチケットの分類を自動化し、顧客サポートチームにシームレスで効率的なソリューションを提供する方法について探求します。さらに、このプロジェクトの実装例を示すために実践的なコード実装も紹介します。学習目標大規模言語モデルの基本的な概念と、プロジェクト管理のさまざまな側面での最適化方法を学びます。感情に基づくチケットの分類や自動コードコメントなど、特定のプロジェクトシナリオを通じて、LLMsの多様な応用に対する洞察を得ます。 LLMsをプロジェクト管理プロセスに統合する際のベストプラクティス、潜在的な課題、考慮事項について、効果的かつ倫理的なLLMsの活用を確保する方法を探究します。この記事はデータサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。プロジェクトのための大規模言語モデル最適化（LLMOPs）プロジェクトのための大規模言語モデル最適化（LLMOPs）は、プロジェクト管理におけるパラダイムシフトを表します。先進の言語モデルを活用して、プロジェクトライフサイクルのさまざまな側面を自動化し向上させるものです。出典：Square Space 自動プロジェクト計画とドキュメンテーション参照：「Generative Pretrainingによる言語理解の改善」（Radford et al., 2018） OpenAIのGPT-3などのLLMsは、自然言語の理解においてその威力を示し、自動的なプロジェクト計画を可能にします。テキスト入力を分析して包括的なプロジェクト計画を生成し、計画フェーズでの手作業の努力を削減します。さらに、LLMsは動的なドキュメンテーションの生成に寄与し、人間の介入を最小限に抑えてプロジェクトドキュメンテーションを最新の状態に保つことができます。コードの生成と最適化参照：「深層双方向トランスフォーマーの言語理解のためのBERTの事前トレーニング」（Devlin et al., 2018）大規模言語モデルは、高水準なプロジェクト要件の理解とコードスニペットの生成において優れた能力を示しています。LLMsを使用したコードの最適化に関する研究では、これらのモデルが仕様に基づいてコードを提供し、既存のコードベースを分析して非効率を特定し、最適化された解決策を提案することが探究されています。…

アルトマンが帰ってきた：OpenAIのCEOがボードルームの騒動に打ち勝つ

驚くべき展開となって、OpenAIの元CEOであるSam Altmanが、会社を揺るがす乱闘が起きた直後に、その地位を取り戻そうとしている。混乱は金曜日にAltmanが追放されたが、物語に予想外の展開が起きた。取締役会の混乱におけるAltmanの復活 OpenAIの混乱は、元CEOであるSam Altmanが交渉を成功させ、復帰を確保したことで劇的な展開を見せた。内部の不和に苦しむ同社は、Altmanのカムバックのための「原則合意」を明らかにした。新しい取締役会の構成がガバナンスのリセットを示す初期合意の一環として、Bret Taylor、Larry Summers、Adam D’Angeloから成る新しい取締役会が提案された。この臨時の取締役会の主な任務は、最大9人のメンバーからなる形式的な取締役会を審査し任命することである。これにより、OpenAIのガバナンス構造をリセットすることを目指している。リシェイプされたOpenAIにおけるマイクロソフトの役割マイクロソフトが拡大した取締役会に席を確保する可能性から、Altmanの復帰は2つの組織の戦略的パートナーシップを示唆している。AltmanとマイクロソフトのCEOであるSatya Nadellaを含むリシェイプされたリーダーシップは、OpenAIにとって重要な瞬間を強調している。公式発表にもかかわらず、「原則合意」に関する詳細は不明のままである。OpenAIは、その契約条件についての追加コメントを提供しなかったため、Altmanの復帰の複雑さに関する推測の余地が残されている。従業員の反乱と取締役会の脆弱性 Altmanの追放中の前例のない従業員の反乱は、内部の不安を示した。Altmanの解任の明確な説明の不足は、取締役会のメンバーを脆弱にし、重要なメンバーであるIlya SutskeverがAltmanに同調する結果となった。我々の見解この驚くべき企業のサガが終息するにつれて、OpenAIはその旅路において重要な節目に立たされている。Altmanの復帰は期待と不確実性をもたらし、この予想外の展開につながった会社の将来の方向性やダイナミクスについての疑問を呼び起こしている。

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...

CSVからPDFへ：自動データビジュアライズレポート作成のためのGPT-4のプロンプト

「GPT-4の素晴らしい新機能の一つは、データを作成したばかりの場合でも、チャートや地図を含めたPDFファイルをその場で作成できる能力です過去数日間にわたって、GPT-4は…」

一目でデータを見る：データ分析のためのダイナミックなダッシュボードの作成

データの視覚化は、データサイエンティストにとっての重要なスキルです企業で生成されるデータのボリュームは膨大であり、タイムリーな経営上の意思決定には関連する全てのデータを持っていることが重要です

即座のマルチビジュアライゼーションダッシュボードのためにGPT-4を促す

この更新の新しい力は、基本的なプロンプトエンジニアリングを使用して複雑なデータセットからデータ可視化を即座に作成するシンプルさですダッシュボードの作成に関するケーススタディを見ていきましょう...

「NLP（スクラッチからのdoc2vec）＆クラスタリング：テキストの内容に基づいたニュースレポートの分類」

このタイプの分類を行うためには、教師付き学習法（タグ付きのデータセットを使用する方法）、クラスタリングを使用する方法、特定のLDAアルゴリズム（トピックモデリング）を使用する方法など、多くの方法があります私はDoc2Vecを使用していますなぜなら…

「中国AI研究チームが導入した4K4D ハードウェアラスタライゼーションをサポートし、前例のない描画速度を実現する4Dポイントクラウド表現」

ダイナミックビューシンセシスは、キャプチャされたビデオから動的な3Dシーンを再構築し、没入型仮想再生を生成しようとするコンピュータビジョンとグラフィックのタスクです。この技術の実用性は、高忠実度なリアルタイムレンダリング能力に依存しており、VR / AR、スポーツ放送、芸術的パフォーマンスキャプチャなどで使用されます。従来のアプローチでは、動的な3Dシーンをテクスチャ付きメッシュシーケンスとして表現し、複雑なハードウェアを使用して再構築しますが、制御された環境に限定されます。最近の研究では、RGBビデオから動的な3Dシーンを再構築するための暗黙のニューラル表現が、微分可能なレンダリングを通じて非常に成功しています。最近開発された手法では、対象シーンを動的な放射輝度場としてモデル化し、ボリュームレンダリングを使用して画像を合成し、最適化のために入力画像と比較します。動的ビューシンセシスで印象的な結果を達成しているにもかかわらず、既存の手法は通常、1080pの解像度で画像をレンダリングするために数秒または数分の時間を要します。静的なビューシンセシスの手法に触発され、特定のダイナミックビューシンセシスのテクニックは、コストまたはネットワーク評価の数を減らすことによってレンダリング速度を向上させます。これらの戦略を採用することにより、MLPマップとして知られる表現は、ダイナミックな前景人物のためのレンダリング速度を41.7 fpsに達成します。ただし、レンダリング速度の課題は依然残ります。MLPマップは、中程度の解像度の画像（384×512）を合成する場合にのみリアルタイムのパフォーマンスを発揮します。4K解像度の画像をレンダリングする場合、その速度は1.3 FPSまで低下します。この研究では、4K4Dという新しいニューラル表現を紹介し、動的な3Dシーンのモデリングとレンダリングに使用します。4K4Dは、レンダリングの速度を大幅に改善し、レンダリングの品質において競争力を維持しています。システムの概要を以下に示します。このコアのイノベーションは、4Dポイントクラウド表現とハイブリッド外観モデルにあります。具体的には、動的なシーンでは、空間刻みアルゴリズムを使用して取得した荒いポイントクラウドシーケンスを使用し、各ポイントの位置を学習可能なベクトルとしてモデル化します。4D特徴グリッドを導入し、各ポイントに特徴ベクトルを割り当て、それをMLPネットワークに入力してポイントの半径、密度、および球面調和（SH）係数を予測します。 4D特徴グリッドは、ポイントクラウドに空間的正則化を自然に適用し、最適化のロバスト性を向上させます。さらに、異なる可能な深さの剥離アルゴリズムを開発し、ハードウェアラスタライザを使用して前例のないレンダリング速度を実現します。研究では、MLPベースのSHモデルが動的シーンの外観を表現する際の課題を特定しています。これに対処するために、SHモデルを補完するための画像ブレンディングモデルを導入して、シーンの外観を表現します。重要な設計の選択肢により、画像ブレンディングネットワークは視線方向と独立しており、トレーニング後の事前計算を可能にし、レンダリング速度を向上させます。ただし、この戦略は、ビュー方向に沿った離散動作の課題を導入し、連続のSHモデルを使用して緩和されます。3Dガウススプラッティングとは異なり、SHモデルのみを使用するのではなく、このハイブリッド外観モデルは入力画像で捉えられた情報を十分に活用し、レンダリング品質を効果的に向上させます。著者によって報告された広範な実験では、4K4Dは注目すべきレンダリング品質であると同時に、桁違いに高速なレンダリングを達成しています。RTX 4090 GPUを使用した場合、この手法は1080pの解像度で最大400 FPS、4Kの解像度で80 FPSに達するとのことです。以下の画像は、最先端の技術との視覚的比較です。これは4K4Dの概要であり、ハードウェアラスタライゼーションをサポートし、前例のない高速なレンダリングを可能にする革新的なAI 4Dポイントクラウドの表現です。詳細を知りたい方は、以下に引用されたリンクを参照していただくか、お気軽にお問い合わせください。

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