Search Results いくつかの

GPUを活用した特徴量エンジニアリングにおいてRAPIDS cuDFを使用する

Google Colabと統合し、データフレームの作成と特徴量エンジニアリングにおいて、cuDFにPandasを置き換えることでパフォーマンスを向上させる

Data science

シリコンバレー、『シンギュラリティ』が現実になっているという考えに直面する

人工知能に対する熱狂が、技術が暴走する長年待ち望まれた瞬間を迎える可能性があるあるいは、それは誇大広告が制御を失っているのかもしれない

ジョージア州は2024年の選挙後までドミニオンソフトウェアを更新しないと発表しました

2年前の報告書に基づき、ジョージア州の選挙当局は、連邦政府のアップグレード勧告にもかかわらず、不備のある投票ソフトウェアを2024年以降に更新しないと主張して、安全であると述べています

2023年の最高の6つの人工知能（AI）ETF

ETFはAIに投資する便利で多様化された方法を提供します2023年最高の6つの人工知能（AI）ETFを探ってみましょう

2023年の銀行システムにおける対話型AI開発のコスト

デジタルチャンネルが増加し、顧客の期待が高まるにつれ、金融機関は、経費を抑えながらシームレスでカスタマイズされた効率的な体験を提供するという困難な課題に直面しています金融・銀行業界では、これらの課題に取り組むためにAIパワードテクノロジーを利用しています最近の報告によると、銀行業界におけるAIのグローバル市場規模は、2023年には会話型AI開発のコストが発表される予定です

マッキンゼー・レポート：B2Bセールスにとっての意味とは何ですか？

「マッキンゼー・レポート」は、ビジネス・トゥ・ビジネス（B2B）の販売プロセス分析の詳細なレポートです企業がテクノロジーやデータを活用して、顧客満足度を向上させ、コストを削減し、販売成果を改善することができるかどうかを調査していますこのレポートは、B2Bビジネスがその運営を強化し、競争上の優位性を構築する方法について貴重な洞察を提供していますこの記事では、その中からいくつかのキーとなるポイントを探求します「マッキンゼー・レポート」：B2Bセールスにとって何を意味するのか？詳細を読む>>

Insightly マーケティングの価格、プラン、およびメリットに関する完全ガイド

マーケティングに関しては、現在市場には数多くのツールがありますしかし、それら全てが同じ能力と利点を持っているわけではありませんそのようなツールの一つがInsightly MarketingですInsightly Marketingはビジネスの拡大を支援する潜在能力を持っているため、マーケティング界で話題になっていますこのブログでは、Insightly Marketingの価格、プラン、および利点についての完全なガイドを紹介します詳細はこちら »

データ解析の刷新：OpenAI、LangChain、LlamaIndexで簡単に抽出

はじめに OpenAIのAPIは、OpenAIによって開発されたもので、現在利用可能な最も高度な言語モデルの一部にアクセスできます。このAPIを活用し、LangChain & LlamaIndexを使用することで、開発者はこれらのモデルのパワーを自分たちのアプリケーション、製品、またはサービスに統合することができます。わずか数行のコードを使うだけで、OpenAIの言語モデルの豊富な知識と能力を活用し、エキサイティングな可能性が広がります。 OpenAIの言語モデルのコアは、Large Language Model、略してLLMにあります。LLMは、人間らしいテキストを生成し、複雑な言語構造の文脈を理解することができます。多様なデータを大量にトレーニングすることで、LLMは、様々なトピックにわたって文脈に即したテキストを理解し、生成するという顕著な能力を獲得しています。学習目標この記事では、次のエキサイティングな可能性を探求します。 OpenAIのAPIをLangChainとLlamaIndexと組み合わせて使用し、複数のPDFドキュメントから貴重な情報を簡単に抽出する方法。異なるデータ構造で値を抽出するためのプロンプトのフォーマット方法。効率的な検索と文書の取得のためにGPTSimpleVectorIndexを使用する方法。この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。 LlamaIndexとLangChain これら2つのオープンソースライブラリを使用して、大規模言語モデル（LLMs）のパワーを活用したアプリケーションを構築できます。LlamaIndexは、LLMsと外部データソースの間のシンプルなインターフェースを提供し、LangChainは、LLMで動作するアプリケーションを構築および管理するためのフレームワークを提供します。LlamaIndexとLangChainの両方が開発中であるにもかかわらず、アプリケーションの構築方法を革新する可能性があります。必要なライブラリまず、必要なライブラリをインストールしてインポートしましょう。 !pip install llama-index==0.5.6 !pip install…

Glassdoorの解読：情報に基づく意思決定のためのNLP駆動Insights

はじめに現代の厳しい就職市場において、個人は情報を収集して適切なキャリアの決定をする必要があります。Glassdoor は、従業員が匿名で自分たちの経験を共有する人気のプラットフォームです。しかし、口コミの豊富さは求職者を圧倒することがあります。この問題に対処するため、Glassdoor のレビューを洞察に富んだ要約に自動的に縮小する NLP 駆動のシステムを構築しようと試みます。このプロジェクトでは、レビュー収集のために Selenium を使用してから要約化のために NLTK を活用するまで、ステップバイステップのプロセスを探求します。これらの簡潔な要約は、企業文化や成長機会に関する貴重な洞察を提供し、キャリアの目標を適切な組織に調整するのに役立ちます。また、解釈の違いやデータ収集のエラーなどの限界についても議論し、要約化プロセスを包括的に理解できるようにしています。学習目標このプロジェクトの学習目標は、多量の Glassdoor レビューを簡潔かつ情報豊富な要約に効果的に縮小する堅牢なテキスト要約システムを開発することです。このプロジェクトに取り組むことで、次のことができます。公開プラットフォーム（この場合は Glassdoor）からレビューを要約する方法と、求職者が求職を受け入れる前に組織を評価するのにどのように役立つかを理解し、自動要約技術が必要であるという課題に気づく。 Python の Selenium ライブラリを活用して Glassdoor からデータを抽出するためのウェブスクレイピングの基礎を学び、ウェブページのナビゲーション、要素の操作、テキストデータの取得などを探求する。 Glassdoor のレビューから抽出されたテキストデータをクリーニングして準備するスキルを開発する。ノイズの処理、関係のない情報の削除、入力データの品質を確保して効果的な要約を実現する方法を実装する。…

ChatGPTのドロップシッピング用プロンプト

利益を生むeコマースビジネスを開始するには、完全なチームが必要でしたそれがChatGPTが現れるまでのことでした

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