Search Results ボード

PyTorchモデルのパフォーマンス分析と最適化—Part2

これは、GPU上で実行されるPyTorchモデルの分析と最適化に関する一連の投稿の第二部です最初の投稿では、プロセスとその重要な可能性を示しました...

データサイエンティストのための必須ガイド：探索的データ分析

データを完全に理解するためのベストプラクティス、技術、ツール

Data science

AIフロンティアシリーズ：人材

私が初めて参加した「多業種のブレストセッション」から約3年が経ち、かつて野心的だと考えられていた機械学習の概念が、今では人事部門でも実現可能になっていることに驚かされています...

中国における大量生産自動運転の課題

自律走行は、世界でも最も困難な運転の一つが既に存在する中国では、特に難しい課題です主に3つの要因が関係しています：動的...

AIの導入障壁：主要な課題と克服方法

人工知能（AI）がビジネスを革新し、効率を高め、生産性を向上させる方法を発見してくださいAI導入の障壁について議論します

フロントエンド開発のトレンド

最先端の進歩や最高水準のイノベーションが、現在ウェブ開発の世界を形作っている様子について、私たちと一緒に深く掘り下げてみませんか

クロードAIに無料でアクセスする3つの方法

定期購読料なしで、主要な対話型AIモデルの1つを体験してください

Artificial Intelligence

イントロダクションあなたが古い家族の写真アルバムをほこりっぽい屋根裏部屋で見つけるシナリオを想像してください。あなたはすぐにほこりを取り、最も興奮してページをめくるでしょう。そして、多くの年月前の写真を見つけました。しかし、それでも、あなたは幸せではないです。なぜなら、写真が薄く、ぼやけているからです。写真の顔や細部を見つけるために目をこらします。これは昔のシナリオです。現代の新しいテクノロジーのおかげで、私たちはスーパーレゾリューション・ジェネレーティブ・アドバーサリ・ネットワーク(SRGAN)を使用して、低解像度の画像を高解像度の画像に変換することができます。この記事では、私たちはSRGANについて最も学び、QRコードの強化のために実装します。出典: Vecteezy 学習目標この記事では、以下のことを学びます: スーパーレゾリューションと通常のズームとの違いについてスーパーレゾリューションのアプローチとそのタイプについて SRGAN、その損失関数、アーキテクチャ、およびそのアプリケーションについて深く掘り下げる SRGANを使用したQRエンハンスメントの実装とその詳細な説明この記事は、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。スーパーレゾリューションとは何ですか？多くの犯罪捜査映画では、証拠を求めて探偵がCCTV映像をチェックする典型的なシナリオがよくあります。そして、ぼやけた小さな画像を見つけて、ズームして強化してはっきりした画像を得るシーンがあります。それは可能ですか？はい、スーパーレゾリューションの助けを借りて、それはできます。スーパーレゾリューション技術は、CCTVカメラによってキャプチャされたぼやけた画像を強化し、より詳細な視覚効果を提供することができます。 ………………………………………………………………………………………………………………………………………………………….. ………………………………………………………………………………………………………………………………………………………….. 画像の拡大と強化のプロセスをスーパーレゾリューションと呼びます。それは、対応する低解像度の入力から画像またはビデオの高解像度バージョンを生成することを目的としています。それによって、欠落している詳細を回復し、鮮明さを向上させ、視覚的品質を向上させることができます。強化せずに画像をズームインするだけでは、以下の画像のようにぼやけた画像が得られます。強化はスーパーレゾリューションによって実現されます。写真、監視システム、医療画像、衛星画像など、さまざまな領域で多くの応用があります。 ……….. スーパーレゾリューションの従来のアプローチ従来のアプローチでは、欠落しているピクセル値を推定し、画像の解像度を向上させることに重点を置いています。2つのアプローチがあります。補間ベースの方法と正則化ベースの方法です。補間ベースの方法スーパーレゾリューションの初期の日々には、補間ベースの方法に重点が置かれ、欠落しているピクセル値を推定し、その後画像を拡大します。隣接するピクセル値が類似しているという仮定を使用して、これらの値を使用して欠落している値を推定します。最も一般的に使用される補間方法には、バイキュービック、バイリニア、および最近傍補間があります。しかし、その結果は満足できないものでした。これにより、ぼやけた画像が生じました。これらの方法は、基本的な解像度タスクや計算リソースに制限がある状況に適しているため、効率的に計算できます。正則化ベースの手法一方で、正則化ベースの手法は、画像再構成プロセスに追加の制約や先行条件を導入することで、超解像度の結果を改善することを目的としています。これらの技術は、画像の統計的特徴を利用して、再構築された画像の精度を向上させながら、細部を保存します。これにより、再構築プロセスにより多くの制御が可能になり、画像の鮮明度と細部が向上します。しかし、複雑な画像コンテンツを扱う場合には、過度の平滑化を引き起こすため、いくつかの制限があります。これらの従来のアプローチにはいくつかの制限があるにもかかわらず、超解像度の強力な手法の出現への道を示しました。…

コールセンターにおけるAIソフトウェアが顧客サービスを革命化します

人工知能（AI）技術の急速な進歩により、チャットボットの導入を特に受けた顧客サービスとサポートに変革的なシフトがもたらされました。通信、保険、銀行、公共事業、政府機関など、さまざまな業界が、今後数年間でAIによるソリューションの導入を進める予定です。この次世代の自動化されたサポートシステムの提唱者たちは、比類のない利益を想像していますが、その他の人々は潜在的な落とし穴について懸念を表明しています。この記事では、コールセンターにおけるAIの影響について掘り下げます。それは、優れた顧客体験を提供するか、既存の課題を悪化させるかを検討します。また読む：ChatGPTは、医師よりも質の高い医療アドバイスを提供する AIによるコールセンターの台頭人工知能は、近年著しい進歩を遂げ、専門家たちは、顧客サービス業務での広範な採用を予想しています。従来のチャットボットに頼るのではなく、新しい世代のAI駆動システムは、驚異的な能力を示します。彼らは、個々の顧客のニーズに合わせたカスタマイズされた応答を提供するために、継続的に学習し、適応し、膨大な情報を活用することができます。また読む：Sanctuary AIのPhoenixロボットとTeslaの最新ローンチ、Optimus!に会いましょう！自動化サポートの二重性高度なAIに基づく顧客サービスの見通しは有望ですが、その実装と潜在的な欠点については、正当な懸念があります。十分な準備なしに採用に急いだ場合、顧客の体験が失望する可能性があります。自動ループは、人道的支援にアクセスできず、困り果てた顧客が自分自身を取り囲んでいるという現実的な懸念があります。また、意図しない冒涜的または不正確なAIの応答も検討する必要があります。また読む：ChatGPTがラジオホストに対して偽の告発を生成するため、OpenAIが名誉毀損訴訟に直面していますコールセンターの労働者への影響コールセンターにおけるAIの導入は、今後10年間で何百万ものコールセンター労働者の大量失業を引き起こすことが予想されています。短期間では、状況は同じくらい厳しいようです。労働者は、クエリの処理に関する提案を提供し、パフォーマンスについて報告する機械による常時監視の見通しに直面しています。この増加した監視は、彼らの仕事の既に厳しい性質を強化し、より高いストレスレベルを引き起こす可能性があります。また読む：人工知能の急速な上昇は、仕事の喪失を意味します：テックセクターで何千人もの人々が影響を受けていますコスト削減と生産性向上のバランス潜在的な欠点にもかかわらず、ビジネスにとって生成的AIの魅力は否定できません。最近のマッキンゼーの報告によると、顧客サービス機能の改善だけでも、世界中で4,040億ドルの驚異的な利益が得られる可能性があります。これらの潜在的な節約と生産性の向上は、組織がAI駆動のソリューションをさらに探求することを推進するでしょう。したがって、彼らはコスト効率と顧客満足度のバランスを慎重に維持する必要があります。また読む：生成的AIは年間4.4兆ドルの貢献ができる：マッキンゼー消費者のAIへの信頼 OpenAIのChatGPT、GoogleのBard、そしてMicrosoftのAI駆動のBing検索エンジンなどのAIチャットボットの出現は、一般大衆を魅了し、その応用についての多くの議論を引き起こしました。しかし、消費者の感情は分かれています。最近の調査によると、74％の回答者が、AIに基づく顧客サービスはライブ代表者とのやり取りよりも悪い体験を提供すると考えています。同様に、63％の人々が人間のエージェントをAIよりも信頼し、わずか6％がチャットボットに傾いています。さらに、カナダ人の大多数（63％）は、パンデミック中にチャットボットを雇用した企業が、ポストパンデミック時にライブ代表者に戻ることを期待しており、そうしない企業には否定的な影響があります。私たちの意見人工知能をコールセンターの運用に統合することは、機会と課題の両方を示します。潜在的な利益は、改善された顧客体験や巨大なコスト削減を含みますが、サービスの質やコールセンターの従業員への影響については正当な懸念があります。人間のタッチとAI駆動のサポートの適切なバランスを打つことは、AI時代において顧客サービスを最適化しようとする組織にとって重要です。コールセンターの景色がこの変革的なシフトを経験するにつれ、効率的で共感的な顧客体験の提供を優先し、AI駆動のテクノロジーの利点を受け入れることが不可欠です。

2023年の最高のAI販売アシスタントツール

人工知能の営業アシスタントソリューションは、バーチャル営業アシスタントとしても知られ、様々な業務を自動化することで営業担当者を支援します。これらのAIパワードセールスツールを使用することで、セールスおよびマーケティングチームは日常業務に費やす時間を減らし、戦略的イニシアチブに集中することができます。これは、単にチャットを自動化することだけではなく、リードをスクリーニングすることも含みます。オンライン販売に向けたCovid-19の推進により、人工知能の営業アシスタントはますます重要になっています。 AI営業アシスタントと他の種類のセールス分析ツール、チャットボット、AIアプリケーションの機能には多少の重複がありますが、ルーチンのセールス手順を自動化する能力が向上しており、貴重な先見性を提供しています。ここでは、いくつかの人工知能の営業アシスタントアプリを確認してみましょう。 Warmer.ai 新規ビジネスリードや人材を見つけるために必要なのは、必要な人物にアプローチすることです。しかし、この見込み客に関する適切なデータを見つけ、効果的な最初のメールを書くことは課題です。この点で、Warmer.aiは優れています。AIの特徴を利用して、Warmer.aiは見込み客の栄誉、興味、職位などの推奨タッチポイントを補完することで、メールの個人化を支援します。これにより、レスポンス率、ミーティング予約、効率性が向上し、セールスチームは取引の完了により多くの時間を費やすことができます。 Drift Driftは、リードの資格判定プロセスを迅速化することでセールスサイクルを短縮するプラットフォームです。ユーザーがフォームを記入したり、返信を待ったりする必要はありません。代わりに、即時の対話に重点を置いています。チャットボットが営業アシスタントツールの中心にあり、顧客が質問に回答し、代表者とのアポイントメントを設定できるようにしています。他のマーケティングツールと統合し、訪問者ごとに体験をカスタマイズすることが重要な要素の1つです。 Dooly Dooly.aiは、広く使用されている顧客関係管理ツールであるSalesforceと統合してビジネスを支援します。Doolyは、アプリケーションの起動を待つ時間やタブを切り替える手間を省略することで、この手続きを簡素化します。複数のトランザクションを同時に変更するための便利な方法です。ミーティングノート、ノートテンプレート、パイプラインの更新、タスクマネージャーなどのキー機能があるため、取引とその発展を把握するのが簡単になります。 Troops Troopsは、SlackやMicrosoft Teamsと組み合わせて通知やその他のタスクを自動化するツールです。Salesforceなどの他のセールスツールとの通信にAIを使用しています。これにより、チームはシステム間を移動するのに最小限の時間しか費やさないことができます。シグナルは、収入に影響するアクションに関するリアルタイムメッセージで、重要な機能です。Deal Roomsは、Slackで顧客情報を集約し、チームのコラボレーションを向上させることができます。Commandを使用すると、すべての組み込みツールを1行のコードで編集できます。 TopOpps TopOppsは、トレーニングや開発、アクティビティの追跡、パイプライン管理、予測など、セールスプロセスの多くの側面にAIを使用しています。これにより、セールスチームが日常的に扱わなければならない多くの単調で繰り返しのタスクが省略されます。たとえば、正確なセールス予測により、管理者は重要なセールスKPIについての軽率な決断を回避できます。また、アポイントメントやその他の取引メトリクスなどの情報は自動的にキャプチャされ、リアルタイムでCRMにアップロードされます。 Exceed.ai Exceed.aiのAIインタラクションにより、リード資格判定が簡素化されます。ミーティングのスケジュールも自動化されます。これにより、ダウンロードを検索するために費やす時間を節約し、アカウントエグゼクティブが潜在的なクライアントとのミーティングにより良く準備できるようになります。各見込み客は、ある時点でAIボットによってインタラクトされます。あなたの好みに応じて、テキスト、メール、またはウェブサイトでメッセージを送信することができます。ミーティングが予定され、見込み客はあなたのセールスプレゼンテーションを聞く準備ができます。 Tact.ai Tact.aiの会話型インターフェイスは、WhatsAppを彷彿とさせ、どんなプラットフォームでも顧客とやり取りすることができます。これにより、CRMが、ビジネスと顧客の間の双方向コミュニケーションのインタラクティブなチャネルに変わることを望んでいます。彼らのサービスの1つであるTact Assistantは、代表者が顧客と直接やり取りする必要がなくなります。Tact Portalは、顧客があなたから受け取るサービスに合わせてビジネスとやり取りするオンラインハブです。 SalesDirector セールスチームは、定期的に多くのデータを記録する必要があります。AI営業アシスタントツールのSalesDirectorは、この情報を自動的に記録します。このシステムが提供する分析と洞察力により、管理者は情報に基づいた意思決定を行うことができます。Google Data Studioに加えて、Power…

Learn more about Search Results ボード - Page 344