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AI記事スキャンダルがアリーナグループに波紋を広げ、CEOが解任される

アリーナグループは、スポーツイラストの発行元として最もよく知られており、AI記事のスキャンダルに揺れた会社のCEOを解任しましたこれは、スポーツイラストがAIを使用して記事を公表していたことが明らかになってから数週間後のことですこれは、Futurismが昨年11月に報告した会社を発見した後の出来事です...

AIの付き添いロボットが、孤独感に苦しむ高齢者の一部には助けになっていますが、他の人には嫌われています

これまでに健康効果に関する限られた証拠がありますが、初期の研究では一つの方法が全てに適しているわけではないと示唆されています

「仕事を守るために自動化を避ける」

自動化は怖いです私のキャリアの最初のころ、私は何かを自動化しましたが、私が去ればすぐに廃止されました人々は仕事を失うことを心配していました

「ビジネスにスピーチAIを導入する際に考慮すべき5つのポイント」

「退屈な仕事が働く時間の60〜70％を消し去るという世界を想像してくださいMcKinseyの報告によると、自然言語理解の進化により、生成AIがこの夢をすぐに現実化する可能性がありますそれには驚くべきことではありません伝統的な業界でも、ますます多くの企業がこれに取り組んでいるからです...」

「人工知能と気候変動」

「多くの場合、私たちは気候変動に関連付けられた雑誌やニュースの天候エピソードを見たり、聞いたり、読んだりしますが、すべての出来事がこの現象と関連しているわけではありませんたとえば、…」

「12年間のデータの旅の年末レポート」

「初心者からリーダーへのデータアナリストの12年間の旅を探検しましょうキャリアの転機、挑戦、データ分野での成長マインドセットの採用についての洞察を提供します」

「エンティティ抽出、SQLクエリ、およびAmazon Bedrockを使用したRAGベースのインテリジェントドキュメントアシスタントの強化」

会話AIは、最近の生成AIの急速な発展により、特に指示微調整や人間のフィードバックからの強化学習といったトレーニング技術によって導入された大規模言語モデル（LLM）のパフォーマンス改善により、大きな進歩を遂げてきました正しくプロンプトされると、これらのモデルは特定のタスクのトレーニングデータなしで、一貫した会話を行うことができます[…]

「Q4 Inc.が、Q&Aチャットボットの構築において、数値と構造化データセットの課題に対処するために、Amazon Bedrock、RAG、およびSQLDatabaseChainを使用した方法」

この投稿は、Q4 Inc.のスタニスラフ・エシェンコと共同執筆されました企業は、問答型チャットボットを構築する主流アプローチとして、Retrieval Augmented Generation（RAG）に注目しています利用可能なデータセットの性質から生じる新たな課題が引き続き現れていることを確認していますこれらのデータセットは、しばしば数値とテキストデータの混合であり、時には構造化されています

ビッグテックはおそらくAI政策を米国で決定することになるでしょうそれは起こってはならない

イノベーションは、どんなテクノロジーの分野においても成功のカギですが、人工知能にとってはカギ以上に重要ですAIの世界は迅速に動いており、特に中国とヨーロッパは、この分野のリーダーシップを巡って米国との競争に臨んでいますその勝者たちには[…]

「ファビオ・バスケスとともに、ラテンアメリカでデータサイエンスの開拓を行う」

Leading with Dataの今回の記事では、物理学者出身でコンピュータエンジニア兼データサイエンティストのFavio Vazquezに焦点を当てます。物理学修士号を持ち、宇宙論に深い関心を持つFavioは、H2O.aiに新たなビジネスを2,000,000ドル以上もたらすだけでなく、ラテンアメリカで20以上の顧客を獲得するのにも重要な役割を果たしました。物理学、計算、そしてインパクトのあるデータサイエンスの舞台の交差点において、Favioの旅路を探求し、深遠な洞察に迫ります。このエピソードのLeading with Dataは、Spotify、Google Podcasts、Appleなど、人気のあるプラットフォームで聴くことができます。お好きなプラットフォームを選んで、洞察に満ちたコンテンツをお楽しみください！ Favio Vazquezとの対話からの重要な洞察データサイエンスへの移行は、科学計算の背景を持つ人々にとって予期せぬものですが、報酬があります。データサイエンスのキャリアには、技術的専門知識とビジネスの勘がバランスよく求められ、実践的な経験が重視されます。生成AIはデータサイエンスの未来を変えることになりますが、機械学習の基礎は依然として重要です。データサイエンティストは競争力を維持し、革新的であるために、継続的な学習と業界のトレンドについての最新情報に優先度を置かなければなりません。 AIやデータサイエンスのリーダーとの洞察に満ちたディスカッションをするため、ぜひ次回のLeading with Dataセッションにご参加ください！それでは、Favio Vazquezがセッションで質問した内容と、彼がどのように回答したかを見ていきましょう！データサイエンスの旅はどのように始まりましたか？私のデータサイエンスへの旅はまったく偶然でした。私はベネズエラ出身で、宇宙論と天体物理学に深い関心を持ちながら、物理学とコンピュータエンジニアリングを追求しました。私は物理学における計算の重要性の増大を予測しましたので、プログラミングや大規模な計算問題について学ぶことになりました。実際のデータサイエンスへの初めての触れは、データ解析を行う必要があったインターンシップの中で経験しました。科学的な観点からは機械学習には馴染みがありましたが、それをビジネスに応用することは新しいテリトリーでした。この経験が私の興味を引き、データマイニングと機械学習の探求を始め、それが私のデータサイエンスキャリアの始まりとなりました。メキシコでのデータサイエンスエコシステム構築の初期の課題は何でしたか？メキシコに移住した際に、ラテンアメリカでのデータサイエンスコミュニティの構築の必要性を感じました。このビジョンを共有する他の人々と共に、カンファレンスの開催、知識の共有、地域の専門家とのつながりの形成を始めました。私たちは実質的に、ラテンアメリカでの最初のデータサイエンティストの波のための土台を築いていました。グローバルなトレンドに遅れないために、VoAGI、Towards Data…

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