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「機械学習を使用するかどうか」

機械学習は、通常、特徴量と結果の間の関係が複雑で、ヒューリスティックスやif-elseで簡単にハードコードすることができない特定の複雑な問題を解決するのに優れています

生成AI倫理’ (Seisei AI Rinri)

生成型人工知能（AI）に関する大騒ぎがある中で、この変革的な技術を責任を持って実装する方法について、未解決の問題が増えていますこの…

Googleのアナリティクスとデータサイエンスの領域を旅していく

イントロダクション Googleでアナリティクスとデータサイエンスの分野で優れた成果を挙げるプロフェッショナル、リシャブ・ディンドラに会いましょう。リシャブはデータを効果的に活用するための広範な専門知識と情熱を持っています。彼は先進技術を活用してイノベーションを推進し、価値ある洞察を抽出し、データに基づく意思決定を革新しています。リシャブのGoogleでのキャリアは素晴らしく、アナリティクスとデータサイエンスの分野を変革しました。彼の成果と貢献を探求して、Googleの成功を新たな高みに押し上げましょう。リシャブから学びましょう！ AV: Googleでデータサイエンティストになるまでの経歴を教えていただけますか？今の立場に至るためにどのようなステップを踏みましたか？リシャブ氏: 私は2011年にThorogood AssociatesでBIコンサルタントとしてキャリアをスタートし、それ以来データスペースで働いてきました。そのため、SQLやPythonなどの言語、データモデリング、プレゼンテーションスキル、およびTableauなどのツールの学習は、この旅の最初の必要なステップです。そして、数学と理論に深く入り込んでプロジェクトを行う人もいますが、私は実際にやってみてから概念を理解する方が最も効果的だと感じています。私にとって役立ったいくつかの重要なステップは次のとおりです： Analytics Vidhyaなどのプラットフォームでの素晴らしいコースを受講する Data Scienceのスキルを活用できる役割での機会を見つける自分の情熱のあるテーマでプロジェクトを行うビジネスとの緊密な連携とビジネスの理解自分の知識を他の人と共有することで概念をより良く理解するネットワーキングと他の人から学ぶこと Google Cloudの技術のスキルを獲得するデータサイエンティストを目指すためのスキル AV: 成功したデータサイエンティストとして、データサイエンティストを目指す人にとって最も重要なスキルは何ですか？これらのスキルをどのように磨きましたか？ ****リシャブ氏: 成功したデータサイエンティストとして、私はデータサイエンティストを目指す人にとって最も重要なスキルは次のとおりだと考えています：テクニカルスキル:…

「Googleのアナリティクスとデータサイエンスの領域を旅する」

紹介 Googleでアナリティクスとデータサイエンスの分野で優れたプロフェッショナルとして活躍するリシャブ・ディングラに会いましょう。リシャブはデータを効果的に活用するための幅広い専門知識と情熱を持っています。彼は先進技術を活用して革新を起こし、貴重な洞察を抽出し、データに基づく意思決定を革新しています。リシャブのGoogleでのキャリアは素晴らしいものであり、アナリティクスとデータサイエンスの分野を変革してきました。彼の功績と貢献を探ってみましょう。それがGoogleの成功を新たな高みに導いたものです。リシャブから学ぼう！ AV：Googleでデータサイエンティストになるまでの道のりを共有していただけますか？今の地位に至るまでにどのようなステップを踏みましたか？リシャブ氏：私は2011年にThorogood AssociatesでBIコンサルタントとしてキャリアをスタートさせ、それ以来データの分野で働いてきました。ですので、SQL、Python、データモデリング、プレゼンテーションスキル、そしてTableauのようなツールなど、最初に必要なステップはこれらの言語やスキルを学ぶことです。そしてその後、数学や理論の学習に深く入り込んでプロジェクトを行う人もいますが、私は実践して理解するという方法が最も効果的だと感じます。私が取ったいくつかの重要なステップは以下です： Analytics Vidhyaのようなプラットフォームでの素晴らしいコースを受講すること自分の役割でデータサイエンスのスキルを活かせる機会を見つけること情熱を持ってプロジェクトに取り組むことビジネスとの緊密な連携を図り、ビジネスについて学ぶこと自分の知識を他の人と共有することで、概念をより良く理解することネットワーキングを通じて他の人から学ぶこと Google Cloudの技術を習得することデータサイエンティストを目指す人のためのスキル AV：成功したデータサイエンティストとして、データサイエンティストを目指す人にとって最も重要なスキルは何ですか？これらのスキルをどのように開発しましたか？リシャブ氏：成功したデータサイエンティストとして、私は次のスキルがデータサイエンティストを目指す人にとって最も重要だと考えています：技術的スキル：これには強固な数学、統計学、プログラミングの基礎が含まれます。データサイエンティストはデータを収集、クリーニング、分析、可視化する能力が必要です。また、機械学習やディープラーニングの技術にも精通している必要があります。問題解決スキル：データサイエンティストはデータを用いて問題を特定し、解決する能力が必要です。彼らは批判的かつ創造的に考え、新しい革新的な解決策を提案する必要があります。コミュニケーションスキル：データサイエンティストは技術的、非技術的な双方のオーディエンスに対して自分の発見を伝えることができる必要があります。複雑な概念を明確かつ簡潔に説明する能力が求められます。チームワークスキル：データサイエンティストはしばしば他のデータサイエンティスト、エンジニア、ビジネスプロフェッショナルと共同でプロジェクトに取り組みます。彼らは効果的に協力し、共通の目標に向かって働く必要があります。私はこれらのスキルをコースを受講したり、個人プロジェクトに取り組んだり、他のデータサイエンティストとネットワーキングを行ったり、彼らの経験から学んだりすることで開発しました。データサイエンティストを目指す人は避けるべき間違い…

AIを使用して、自分の目で直接拡張現実（AR）を体験してみましょう

技術の飛躍により、Brilliant Labsは最先端のオープンソースARレンズ「Monocle」で拡張現実市場を変革しました。この革新的な装着可能なデバイスは、Appleの高価でかさばる「Vision Pro」とは対照的に、より手頃で使いやすい代替品を提供しています。Monocleを使用すると、ユーザーはポケットサイズのARレンズを眼鏡にクリップするか、目の前に持っていくことで、拡張現実の世界を体験できます。Monocleは3月に発売され、349ドルという手頃な価格でテック愛好家たちの注目を集めています。この魅力的なAIパワーの発明について詳しく見ていきましょう。枠にとらわれない発想：Brilliant LabsのARビジョン他のARおよびVRヘッドセットがユーザーを自宅の環境に閉じ込める傾向がある中、Brilliant Labsは常識を覆しています。同社のCEO兼共同創設者であるBobak Tavangarは、未開拓の領域を探索する使命を強調しました。TavangarはTechCrunchのインタビューで、「私たちはまったく逆の方向に進んでいます。」と述べました。また読む：WWDCのハイライト：Appleの実用的なAIソリューションが明らかに AIとARの融合：Brilliant Labsの野心的な目標 ARレンズをユーザーの日常生活にシームレスに統合するために、Brilliant Labsはコンパクトなウェアラブルに生成AIを組み込むことを目指しています。この野心的なビジョンを持つシンガポールのスタートアップは、300万ドルのシード資金を確保しました。この資金調達ラウンドは、Oculusの共同創設者であるBrendan Iribe、Siriの共同創設者であるAdam Cheyer、およびPebbleの創設者で元Y CombinatorパートナーであるEric Migicovskyなど、業界のベテランを中心に行われました。 Monocleのオープンソースコミュニティがイノベーションを生み出す Monocleのオープンソース性は、開発者や愛好家の間で熱心なフォロワーを生み出しました。Stanford大学の学生グループがGPT-4のディスプレイに変えた際、ARレンズは広く注目されました。生成AIの力を活用して、Monocleはユーザーのスマートフォンのマイクを通じてリアルタイムの会話を聞き、個別の提案を提供することができます。このユニークな機能は大きな関心を集め、AIとARの融合の膨大な可能性を示しています。また読む：Metaが有望なすべてのプロジェクトをオープンソース化 | なぜそうなったのかを見つけ出すシームレスな接続性：Monocleがデータを伝送する方法 Monocleは、ユーザーのスマートフォンとOpenAIのサーバーの間のシームレスな接続に依存しています。デバイスはBluetoothを介してデータを伝送し、ユーザーは目の前のARレンズに投影された応答を受け取ることができます。このシンプルなプロセスにより、スムーズで没入感のある拡張現実体験が実現されます。…

アーティストやクリエイターにとって最高のAIツール（2023年）

Otter.AI Otter.aiは、効率的なミーティングや会話の録音と記述を行うためのAIパワードプラットフォームです。自動音声認識を使用して、リアルタイムで暗号化され、簡単にアクセス可能で共有可能なノートを任意の議論から書き留めます。Otterは、Zoom、Microsoft Teams、Google Meetなどの一般的なプラットフォームで即座にミーティングに出席して録音することができます。私たちは、簡単に共有でき、重要なトピックを強調し、責任を割り当てる要約を作成します。Otterは、ビジネス、教育、個人の文脈で使用されているiOS、Android、Chromeの時間節約アプリです。精度、適応性（異なるスピーカーからの転写が可能）、時間節約の自動スライドキャプチャ機能に高い評価を受けています。 Runway 人工知能（A.I.）がRunwayを駆動する、コンテンツ作成プラットフォームで、人々がコンテンツを公開、編集、協力できるようにします。無制限の写真、テキストから画像の生成、消去と置換、テキストからカラーグレーディング、スーパースローモーション、A.I.トレーニングなど、AIが駆使された革新的な機能があります。グリーンスクリーン、インペインティング、モーショントラッキングは、ビデオ編集の機能の一部です。Runwayは、コンテンツ作成とビデオ編集の骨の折れる作業を効率化し、ユーザーが最終製品に完全に決定権を持つようにします。ソフトウェアには、安全に作曲、リソース、プロジェクトデータを共有するためのツールも含まれています。さらに、Runwayは、数分で変更できる専門的にデザインされたテンプレートの大規模なライブラリにアクセスできるようにしています。 DreamStudio DreamStudioは、テキストに基づいて画像を生成するために人工知能を使用するコンピュータプログラムです。プラットフォームは、高品質の画像を作成する能力でよく知られているStable Diffusionと呼ばれる生成対抗ネットワーク（GAN）技術を使用しています。DreamStudioの多くの有用な機能は、アーティストやデザイナーにとって優れたリソースとなっています。テキストの説明から画像を作成する、インスピレーションとしての画像のインポート、スタイルバリアントの探索などが利用可能です。組み込みのアーカイブにより、ユーザーは以前の貢献を振り返ることができます。DreamStudioは、まだ開発初期の段階ではありますが、クリエイティブなタイプの間で人気が急速に高まっています。このプラットフォームは、画像作成プロセスを根本的に変える可能性があるため、注目されています。 Synthesia Synthesiaは、A.I.ビデオを生成するためのプラットフォームで、A.I.ビデオを簡単かつ低コストで作成することができます。編集プログラムに触れることなく、誰でも本物の人物が主演のプロフェッショナルなビデオを作成できるブラウザ拡張機能です。 Synthesiaには、85種類以上の異なるタイプのA.I.アバター、120種類の異なる言語と方言、55種類の事前設計されたテンプレート、独自のA.I.アバターの作成が可能です。このプラットフォームには、カスタマーサポートや製品マーケティング映像から新しい従業員向けの内部トレーニング映像まで、さまざまな用途があります。 Synthesiaは、ビデオ制作コストを最大80％削減できる能力を持つため、様々な規模の30,000以上の企業が信頼しています。 Raw Shorts Raw Shortsは、テキストからビデオを作成するクリエイターや、Webやソーシャルメディア向けの説明映像、アニメーション、プロモーション映像を作成するためのテキスト-to-videoクリエーターと人工知能によるビデオエディターを提供することで、組織が作成を支援します。機械学習技術を使用して、脚本を読み取り、プロットポイントを抽出して適切なメディアを見つけます。任意のWebブラウザからアクセスできるプラットフォームには、テキストtoスピーチ、ダイナミックグラフィック、100万以上のメディアファイルなどの高度なツールが備わっています。A.I.があなたの映画の初期カットを生成し、ドラッグアンドドロップエディターで細かく調整して、望むように見せることができます。Capital One、American Airlines、Coca-Cola、IBM、Ocean Spray、Nielsen、Sony、Pfizerなどの有名企業が、Raw Shortsを信頼しています。 Murf AI Murf…

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