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「機械学習モデルにおける気象データの利用」

はじめに天気は現実世界で起こる多くのことに影響を与える主要な要素です。実際、それは非常に重要なので、機械学習モデルを組み込むことでそれを取り込む予測モデルには通常恩恵をもたらします。次のシナリオを考えてみてください：公共交通機関がシステム内の遅延や渋滞を予測しようとするエネルギー供給業者が明日の太陽光発電量を見積もり、エネルギー取引のために使用したいイベント主催者が参加者数を予測し、安全基準を満たすために確保する必要がある農場が来週の収穫作業をスケジュールする必要がある上記のシナリオのどれにも天気を含めないモデルは、無意味であるか、あるいはできるだけ良くないと言えるでしょう。驚くことに、天気予測自体に焦点を当てたオンラインリソースは多くありますが、天気データを効果的に特徴量として取得・使用する方法についてはほとんどありません。この記事はそれについて説明します。概要まず、モデリングに天気データを使用する際の課題、一般的に使用されるモデル、および提供者について紹介します。そして、ケーススタディを実行し、ニューヨークのタクシー乗車を予測するために提供者のデータを使用して機械学習モデルを構築します。この記事の最後には、以下のことを学びます：モデリングにおける天気データの課題どのような天気モデルと提供者が存在するか時系列データのETLと特徴量構築の典型的な手順 SHAP値を使用した特徴量の重要度評価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。課題測定と予測された天気本番のMLモデルでは、(1)リアルタイムで予測を行うためのライブデータと(2)モデルをトレーニングするための大量の過去のデータの両方が必要です。 by Hadija on Unsplash…

「自分自身を未来に対応させるための最高のAIツール（2023年）」

12ft 12ftは、有料の購読が必要な記事やコンテンツにアクセスして読むことができるブラウザプラグインです。ユーザーが有料コンテンツに遭遇したことを検出すると、すぐに無料のサイトバージョンにリダイレクトします。12ftはシンプルで飾り気のないソフトウェアです。インストール後、最初に有料コンテンツのウェブサイトにアクセスすると、拡張機能が直接機能します。また、12ftは各場所で個別に切り替えることもできます。12ftを使用すると、月額の購読料金を支払わずにプレミアムコンテンツにアクセスできます。DIYメディアとそのクリエイターをサポートする素晴らしい方法です。 PhotoRoom PhotoRoomは、高品質な結果を素早く簡単に作成できる高度な画像編集ソフトウェアです。背景を削除したり、影を追加したり、色を調整したりすることで、製品やソーシャルメディアなどの見事な写真を数回のクリックで作成できます。PhotoRoomは、iOSやAndroidデバイスで無料でダウンロードしたり、オンラインで使用したりすることができます。有料の購読プランでは、高解像度の写真をエクスポートしたり、ウォーターマークを削除したりすることができます。 Mayday Maydayは、人工知能によって駆動されるカレンダーであり、ユーザーの最も貴重な資源である時間を保護し、整理し、最大限に活用します。AppleのiOS、macOS、iPadOSプラットフォームで無料で使用できます。人工知能は、ユーザーの好みや傾向を分析し、さまざまなイベントのスケジュールを最適なタイミングで予定するための情報を提供します。Maydayでは、ミーティングやタスク、スケジュールのカスタマイズに関する提案も利用できます。Maydayは、他の参加者の利用可能性や好みを考慮しながらスケジュールの複雑さを管理する能力が最も魅力的な要素の一つです。Maydayを使用すると、スマートタグ、FYIイベント、バッファ時間、時間枠のサポートを通じて、スケジュールを効率的に管理することができます。 Stylized.ai クラウドベースのAIアプリケーションであるStylized.aiの助けを借りて、数秒で製品の美しい画像を作成することができます。製品の写真をStylized.aiにアップロードすると、自動的に背景を切り抜き、照明を調整し、さまざまな設定で画像をレンダリングします。プロの写真家にお金をかけずに、プロ品質の製品画像を作成したいEコマースの業者にとって、Stylized.aiは素晴らしいリソースです。広告に使用するために自分の商品の見事な画像を撮影する必要がある人にも最適です。 Tugan.ai Tugan.aiは、大量のプロモーションメールを簡単に作成するためのAIプラットフォームです。ユーザーは自分の素材をアップロードするか、トピックを提供してさまざまなメールの選択肢を生成することができます。AIが生成したメールは、情報提供とプロモーションを目的としており、コンバージョン率を向上させ、読者との関係を強化することを意図しています。Tugan.aiは、効率性を重視するが、メールマーケティングの力を高めたいと考えている人々に適しています。コンテンツ作成を自動化することで、効果的なマーケティングメールの送信プロセスを合理化することを目指しています。ユーザーは、お気に入りの事前に書かれたメールをクリックひとつで簡単に送信することができます。Tugan.aiは、「おせっかい」ではなく、収益性に重点を置いた競合するAIメール生成ソリューションと比較して、開封され、読まれ、最終的には売上に結びつくメールをユーザーに送らせることを目指しています。 Pico Picoは、ビジネスオーナーやコンサルタント、スタートアップ向けの人工知能によるテキストからアプリへのプラットフォームです。ユーザーは、自分のアプリのアイデアを平易な英語やプラットフォームがサポートする他の言語で説明することで、簡単なウェブアプリを作成できます。このプラットフォームを使用するためには、技術的な知識やコーディングの経験、ノーコードテクノロジーに関する知識は必要ありません。リードの生成、企業プロセスの合理化、顧客の関心を維持するためのアプリをPicoで作成することができます。Picoはアプリを自動的に展開し、ユーザーが宣伝できるカスタムURLを介してアクセスできるようにします。Picoのユーザーは簡単にカスタムドメインを作成し、アプリの進捗状況を追跡することができます。 Xembly AI ミーティングプランナーやノートテイカー、タスクマネージャーを一つにまとめたXemblyは、人工知能によって駆動されています。これは、あなたのロボットのチーフオブスタッフとして行動することを目的としています。Xemblyは、同僚、顧客、またはビジネス関係者とのミーティングを組織するのに役立ちます。XemblyにメールやSlackのメッセージを送ると、自動的に全員にとって便利な時間を特定します。Xemblyを使用すると、ミーティングのノートを自動的に取ることができます。議論された内容や次の手順に関して決定されたことを記録します。Xemblyは、タスクについて追跡し、実行を確実にすることができます。重要なことを覚えるために通知を表示します。Xemblyは、あなたの効率性に関するフィードバックを提供するためにAIを使用します。時間の使い方を明らかにし、生産性を向上させるための提案を行います。 Claid.ai Claid.aiは、ユーザーが作成したコンテンツ（UGC）を最大限の効率向上のために強化するプロセスを効率化するAIパワードの写真編集ソフトウェアです。AIの助けを借りて、プログラムは画像の品質を損なうことなく画像のサイズを変更し、色を調整し、解像度を向上させ、製品の写真を補正し、ユーザーが生成したコンテンツを人間の介入なしで編集することができます。Claid.aiの簡単なAPI統合により、ユーザーは設定を素早く簡単に調整し、画像を修正することができます。このソフトウェアは、画像の変換率を65％向上させ、知覚スコアを26％向上させることができます。さらに、購入意欲を10％向上させます。美的価値を重視する顧客は、管理と開発の業界リーダーによって承認されているClaid.aiを安心して利用できます。このソフトウェアでは、サーバーのコストやダウンタイムの心配はありません。マーケットプレイスにとっては、ベンダーのオンボーディングプロセスを効率化し、製品のバラエティを増やすための優れたオプションです。 Bardeen Bardeenは、退屈な作業にかかる時間とエネルギーを節約する効果的な自動化プログラムです。クラウドベースのソフトウェアをどこからでもワンクリックで効率化し、管理することができます。Bardeenを使用すると、顧客はゾーンに留まるための多くの事前作成のプレイブックと、ゼロから独自のプロセスを組み立てるための便利なビルダーツールにアクセスできます。さらに、BardeenのAIによる自動化機能を使用することで、時間の無駄を減らすことができます。Airtable、Asana、Clearbit、ClickUp、Coda、Dropbox、Github、Google Calendar、Google Docs、Google Drive、Google Mail、Google Meet、Google…

「2023年に注目すべきトップホームセキュリティ企業」

適切なホームセキュリティシステムを選ぶことは非常に困難ですこの記事では、最善の決定をするためにあなたをガイドします！

Google at ACL 2023′ ACL 2023におけるGoogle

Posted by Malaya Jules, Program Manager, Google 今週、自然言語処理と理解のリーダーであり、ACL 2023のダイヤモンドレベルスポンサーであるGoogleでは、50以上の研究発表と、さまざまなワークショップやチュートリアルへの積極的な参加を通じて、この広範な研究領域を紹介いたします。 ACL（Association for Computational Linguistics）は、自然言語に対する計算的手法に関連する幅広い研究分野をカバーする一流の会議であり、オンラインで開催されています。 ACL 2023に登録されている場合、Googleブースにお立ち寄りいただき、数十億人のために興味深い問題を解決するためにGoogleで行われているプロジェクトについて詳しくお知りください。以下でGoogleの参加についてもっと詳しく知ることもできます（Googleの関連情報は太字で表示されます）。理事会および組織委員会エリアチェアは、Dan Garrette、ワークショップチェアは、Annie Louis、パブリケーションチェアは、Lei Shu、プログラム委員会には、Vinodkumar Prabhakaran、Najoung Kim、Markus Freitagが含まれます。注目論文…

「ACL 2023でのGoogle」

投稿者: Malaya Jules、プログラムマネージャー、Google 今週、自然言語処理に関する計算言語学の第61回年次総会（ACL）がオンラインで開催されます。ACLは、自然言語に対する計算的アプローチに関心のある広範な研究分野をカバーする主要な学会です。自然言語処理と理解のリーダーであり、ACL 2023のダイヤモンドレベルのスポンサーであるGoogleは、50以上の研究発表とさまざまなワークショップやチュートリアルへの積極的な参加とともに、この分野の最新の研究を紹介します。 ACL 2023に登録されている場合、Googleブースにぜひお立ち寄りいただき、何十億もの人々のために興味深い問題を解決するためのGoogleのプロジェクトについて詳しく学んでいただければと思います。以下でGoogleの参加についてもっと詳しく知ることもできます（Googleの関連情報は太字で表示されます）。ボードと組織委員会エリアチェアには、Dan Garrette、ワークショップチェアには、Annie Louis、発表チェアには、Lei Shu、プログラム委員には、Vinodkumar Prabhakaran、Najoung Kim、Markus Freitagが含まれています。注目論文 NusaCrowd: インドネシアNLPリソースのオープンソースイニシアチブ Samuel Cahyawijaya, Holy Lovenia, Alham…

GoogleがACL 2023に参加します

Posted by Malaya Jules, Program Manager, Google 今週、計算言語学協会（ACL）の第61回年次総会がオンラインで開催されています。ACLは、自然言語に関する計算手法に関連する広範な研究分野をカバーする一流のカンファレンスです。自然言語処理と理解のリーダーであり、ACL 2023のダイヤモンドレベルスポンサーであるGoogleは、50以上の論文を発表し、様々なワークショップやチュートリアルに積極的に参加することで、この分野での最新の研究を紹介します。 ACL 2023に登録されている場合、Googleブースにぜひ訪れ、数十億人の人々のために興味深い問題を解決するためにGoogleで行われているプロジェクトについて詳しく学んでください。以下でGoogleの参加についてもっと詳しく学ぶこともできます（Googleの関連組織は太字で示されています）。理事会および組織委員会エリアチェアには：Dan Garrette、ワークショップチェアには：Annie Louis、出版チェアには：Lei Shu、プログラム委員会には：Vinodkumar Prabhakaran、Najoung Kim、Markus Freitagが含まれます。注目論文 NusaCrowd：Indonesian NLPリソースのオープンソースイニシアティブ Samuel…

「Raspberry Pi上でのYOLO物体検出」

この記事の最初の部分では、人気のある物体検出ライブラリであるYOLO (You Only Look Once)のレトロバージョンをテストしましたOpenCVだけを使用してディープラーニングモデルを実行する可能性がありますが、…

新しい人工知能（AI）の研究アプローチは、統計的な視点からアルゴリズム学習の問題として、プロンプトベースのコンテキスト学習を提示します

インコンテキスト学習は、最近のパラダイムであり、大規模言語モデル（LLM）がテストインスタンスと数少ないトレーニング例を入力として観察し、パラメータの更新なしに直接出力をデコードする方法です。この暗黙のトレーニングは、通常のトレーニングとは異なり、例に基づいて重みが変更されることと対照的です。出典: https://arxiv.org/pdf/2301.07067.pdf なぜインコンテキスト学習が有益であるのかという問題が生じます。2つの回帰タスクをモデル化したいと仮定できますが、制限は1つのモデルしか使用できないということです。ここでインコンテキスト学習は便利であり、タスクごとに回帰アルゴリズムを学習することができます。つまり、モデルは異なる入力のセットに対して別々に適合した回帰を使用します。論文「Transformers as Algorithms: Generalization and Implicit Model Selection in In-context Learning」では、インコンテキスト学習の問題をアルゴリズム学習の問題として形式化しています。彼らは学習アルゴリズムとしてトランスフォーマーを使用し、推論時に別のターゲットアルゴリズムを実装するためにトレーニングして特化できると述べています。この論文では、トランスフォーマーを介したインコンテキスト学習の統計的側面を探求し、理論的予測を検証するために数値評価を行いました。この研究では、2つのシナリオを調査しました。最初のシナリオでは、プロンプトはi.i.d（入力、ラベル）のペアのシーケンスで構成されています。もう一つのシナリオでは、シーケンスは動的システムの軌跡です（次の状態は前の状態に依存します：xm+1 = f(xm) + ノイズ）。では、このようなモデルをどのようにトレーニングするのでしょうか？ ICLのトレーニングフェーズでは、T個のタスクがデータ分布 {Dt}t=1Tに関連付けられます。各タスクに対して、対応する分布からトレーニングシーケンスStを独立してサンプリングします。その後、Stの部分シーケンスとシーケンスStから値xを渡して、xに対して予測を行います。ここではメタラーニングのフレームワークのようです。予測後、損失を最小化します。ICLトレーニングの背後にある直感は、対象のタスクに最適なアルゴリズムを探し出すことです。…

2023年のマーケティングにおけるChatGPTの10のユースケース

2022年11月のリリース以来、ChatGPTはAIモデルの対話や利用方法を完全に変えました。その使用例は、バイオテクノロジーや薬物開発からマーケティングまで幅広くあります。ChatGPTは創設以来、ほぼすべての分野に影響を与えてきました。この記事では、2023年のマーケティングでのChatGPTのいくつかの使用例について説明します。コンテンツ作成 ChatGPTの最大の強みは、テキスト生成です。ユーザープロンプトに続いて、興味を引く思考を巡らせる記事を書くことができるため、コンテンツ作成に適しています。メール、ソーシャルメディアの投稿、ブログ記事、広告コピーなどを書くことができます。モデルのコンテンツは、メールキャンペーン用の説得力のあるメールやデジタルマーケティングキャンペーン用のコンテンツなど、異なるマーケティングチャネルに組み込むことができます。これにより、ChatGPTはコピーライティングに理想的なツールとなります。ただし、モデルには、興味を引く、説得力のあるなどのキーワードを含む詳細なプロンプトを与えることが重要です。サーチエンジン最適化（SEO） ChatGPTは、マーケティングにおけるサーチエンジン最適化（SEO）において優れたツールです。適切なキーワードやフレーズの提案により、ユーザーの記事が検索エンジンの検索結果ページで上位にランク付けされることが保証されます。また、トピックのアイデアを生成したり、コンテンツの構造を作成したり、魅力的なタイトルを見つけることもできます。リードジェネレーション言語能力を活用したGPTを搭載したチャットボットは、サイトの訪問者とのテキストベースの会話を通じて、彼らが抱える問題を解決するだけでなく、リードジェネレーションのための情報を収集することができます。チャットボットは、製品やサービスに関する情報を訪問者に提供し、リードジェネレーションのための連絡先情報や好みの情報を収集することができます。さらに、顧客のウェブサイトとのやり取りを分析することで、モデルはマーケティングキャンペーンの効果を向上させるためにパーソナライズされたメールを生成することができます。顧客サービスの品質向上 ChatGPTをチャットボットシステムに統合することで、顧客サポートを革新し、即時かつパーソナライズされたサポートを提供します。これらのAIパワードチャットボットは、顧客満足度を向上させ、応答時間を短縮し、顧客サービス担当者の業務負荷を軽減します。ChatGPTのインテリジェントな応答により、長い待ち時間、不適切な行動、信頼性の低いコミュニケーションチャネルなどの問題に対処します。顧客サービスの品質を向上させることで、マーケターは顧客の痛点を把握し、より良い対応ができるようになります。オーディエンスリサーチ検索クエリ、ソーシャルメディアの対話、過去の購入データなどのデータを使用して、ChatGPTは顧客の行動パターンやトレンドを特定し、ターゲットオーディエンスの興味、好み、痛みのポイントを把握することができます。この分析により、ユーザーはマーケティングコンテンツや製品開発に関する情報を元にした意思決定を行うことができます。製品説明の作成製品説明は、製品の特徴、利点、価値についての貴重な詳細を潜在的な顧客に伝えることで、マーケティングにおいて重要な役割を果たしています。ChatGPTの支援を受けて、ユーザーは特定のターゲットオーディエンスに効果的に共感する魅力的で情報量のある製品説明を生成することができます。ソーシャルメディアの管理 ChatGPTは、スケジュール管理、効率化、最適化などのタスクを処理することができます。ChatGPTを活用することで、観客の行動、好み、ピーク利用時間に基づいてソーシャルメディア投稿のスケジュールを最適化することができます。さらに、前述のように、ChatGPTは顧客の行動に関する洞察を提供することもできます。さらに、企業のキャンペーンに最適な広告フォーマットを推奨することも可能です。顧客アンケートの生成 ChatGPTは、顧客アンケートの作成において優れたツールとなることがあります。ChatGPTの機能を活用することで、関連する質問を生成し、効果的にアンケートを構築し、翻訳機能を通じて多言語化することも可能です。さらに、ChatGPTはアンケートデータの分析を支援し、マーケターが製品、サービス、マーケティング戦略を改善するための貴重なフィードバックと洞察を収集するのに役立ちます。ターゲットの顧客像の生成ビジネスにおいては、対象とする観客を知ることが重要です。ChatGPTは、ユーザーが自分のマーケティング活動を彼らの周りに構築するために役立つ情報を提供することができます。ユーザーはChatGPTに対して、ターゲットの顧客像を生成するように依頼することができます。 SWOT分析 ChatGPTは、マーケターが包括的なSWOT分析を実施することを可能にし、ブランドの強みと弱点、機会、潜在的な脅威をより深く理解することができます。

LangFlow | LLMを使用してアプリケーションを開発するためのLangChainのUI

イントロダクション大規模言語モデルは世界中で大きな話題となっています。ChatGPT、GPT3、Bardなどの大規模言語モデルが登場することで、開発者はこれらのモデルを活用して新しい製品ソリューションを開発し続けています。新しいバージョンの大規模言語モデルや新しいモデルが毎日登場するため、これらに追いつくことは問題です。各大規模言語モデルのドキュメントを調べる必要があります。LangChainは、さまざまな大規模言語モデルにラップされたライブラリであり、作業を容易にします。さらに、LangChainに基づいたUIであるLangFlowは、直接アプリケーションを作成および操作できるようになり、作業がより簡単になりました。学習目標 LangFlow UIの理解 LangFlowのインストールと操作 LangFlowの内部機能の理解 LangFlowを使用してアプリケーションを作成する LangFlowを通じて作成したアプリケーションの共有この記事は、Data Science Blogathonの一環として公開されました。 LangFlowとは何か、なぜLangFlowを使用するのか LangFlowは、react-flowを使用して設計されたPythonパッケージであるLangChainに基づいたグラフィカルなUIです。LangChainは、大規模言語モデルを使用してアプリケーションを作成するためのPythonパッケージです。エージェント、大規模言語モデル、チェーン、メモリ、プロンプトなど、さまざまなコンポーネントで構成されています。開発者はこれらのブロックを連結させてアプリケーションを作成します。LangChainには、ほとんどの人気のある大規模言語モデルのラッパーが含まれています。しかし、LangChainを使用するには、アプリケーションを作成するためのコードを書く必要があります。コードを書くことは、時間がかかることもあり、エラーを引き起こすこともあります。ここでLangFlowが登場します。LangFlowはLangChainに基づいたグラフィカルなUIです。LangChainで提供されるすべてのコンポーネントが含まれています。LangFlowはドラッグアンドドロップ機能を提供しており、コンポーネントをスクリーン上にドラッグして大規模言語モデルからアプリケーションを構築できます。さらに、誰でも使える豊富な例も含まれています。この記事では、このUIについて説明し、それを使用してアプリケーションを構築する方法を説明します。 Langflowを始めましょう LangFlowとは何か、およびその機能の理解を深めるために、これからLangFlowについて詳しく見ていきましょう。LangFlow UIはJavaScriptとPythonの両方で利用できます。どちらかを選んで使用することができます。Pythonのバージョンを使用する場合、システムにPythonがインストールされている必要があり、LangChainライブラリも必要です。 LangFlowを使用するには、次のパッケージが必要です pip install langchain pip install…

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