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「ChatGPTにおける適切なプロンプト設計の必須ガイド」

「Prompt Engineering」に没頭して、急速に成長しているChatGPTユーザーベースに与える影響に焦点を当てた詳細なガイドで、プロンプトエンジニアリングについて探求してみてくださいプロンプトエンジニアリングとは何か、どのようにプロンプトエンジニアになるか、トップの技術やこのトレンドのあるAIキャリアパスの可能性をつかんでください

「3億の仕事が本当にAIによる代替でさらされるか失われるのか？」

ゴールドマン・サックスの報告書の著者たちは、AIによる置き換えによって3億人の仕事が影響を受ける可能性があると示唆していますなぜなら、慎重であるべき理由と希望を持つ理由があるからです

Artificial Intelligence

「本当に3億の仕事はAIによる置き換えでさらされるか失われるのか？」

ゴールドマン・サックスのレポートの著者たちは、AIの置き換えによって3億の仕事が影響を受ける可能性があると示唆していますここには慎重でありつつも希望がある理由があります

Artificial Intelligence

「生成型AIが必須のスキルとなった理由」

多くの人は、生成型AIが単なるデータサイエンスの一部門であると理解していないことに気づいていません拡大するツールのリストのおかげで、それは必須のスキルになってきています自分自身に問いかけているかもしれません「なぜそうなのか？」それとも既存の...

2021年版のState of AIレポートが先週発表されました。そして、Kaggle State of Machine Learning and Data Science Surveyも同様です。これらのレポートには学びや議論の余地がたくさんありますが、いくつかのポイントが私の注意を引きました。「AIはますます国家の電力網やパンデミック中の自動スーパーマーケットの倉庫計算など、ミッションクリティカルなインフラに適用されています。しかし、成熟度が急速に成長する展開の巨大さに追いついているかどうかについては疑問があります。」機械学習を活用したアプリケーションがITのあらゆる分野に広がっていることは否定できません。しかし、それは企業や組織にとってどういう意味を持つのでしょうか？どのように堅牢な機械学習ワークフローを構築すれば良いのでしょうか？私たちは皆、100人のデータサイエンティストを採用すべきなのでしょうか？それとも100人のDevOpsエンジニアを採用すべきなのでしょうか？「トランスフォーマーは、自然言語処理だけでなく、音声、コンピュータビジョン、さらにはタンパク質の構造予測など、機械学習の一般的なアーキテクチャとして登場しています。」古参の人々は、ITには銀の弾丸はないということを痛感してきました。それでも、トランスフォーマーのアーキテクチャは、さまざまな機械学習タスクにおいて非常に効率的です。しかし、機械学習の革新の猛烈なペースにどうやってついていけば良いのでしょうか？これらの最先端モデルを活用するためには、本当に専門的なスキルが必要なのでしょうか？それとももっと短い道でビジネス価値を創出する方法があるのでしょうか？さて、私の考えはこうです。マス向け機械学習！機械学習はどこにでもあります、少なくともそうしようとしています。数年前、Forbesは「ソフトウェアが世界を食べた、今度はAIがソフトウェアを食べる」と書きましたが、これは実際にはどういう意味なのでしょうか？もし、それが機械学習モデルが何千行もの化石化した旧式のコードを置き換えるべきだという意味なら、私は全面賛成です。邪悪なビジネスルールよ、死ね！では、機械学習が実際にソフトウェアエンジニアリングを置き換えるということでしょうか？現在、AIが生成したコードについて幻想が広がっており、バグやパフォーマンスの問題を見つけるなど、いくつかの技術は確かに興味深いものです。しかし、開発者を廃止することは考えるべきではありませんし、むしろ多くの開発者を力強くサポートするために取り組むべきです。そうすれば、機械学習はただの別の退屈なITのワークロードになるでしょう（退屈なテクノロジーは素晴らしいです）。言い換えれば、私たちが本当に必要としているのは、ソフトウェアが機械学習を食べることなのです！今回も変わらない私は長年にわたり、ソフトウェアエンジニアリングの10年以上前のベストプラクティスがデータサイエンスや機械学習にも適用されると主張してきました。バージョン管理、再利用性、テスト可能性、自動化、デプロイメント、モニタリング、パフォーマンス、最適化などです。しばらくは孤独だったのですが、予想外にGoogleの連携がありました：「機械学習は、あなたが偉大な機械学習の専門家ではなく、偉大なエンジニアとして機械学習を行うべきです。」- 『機械学習のルール』、Google また、車輪を再発明する必要はありません。DevOpsの運動はこれらの問題を10年以上前に解決しました。今や、データサイエンスと機械学習コミュニティは、これらの実証済みのツールとプロセスを遅延なく採用し、適応させるべきです。これが唯一の方法であり、本番環境で堅牢でスケーラブルかつ繰り返し可能な機械学習システムを構築することができます。もしMLOpsと呼ぶことが助けになるのなら、それも構いません：別のバズワードについて議論するつもりはありません。…

Inflection AIは、テックの巨人や業界の巨頭によって主導された13億ドルの資金調達を確保しました

人工知能スタートアップのInflection AIは、成長の軌道で大きな飛躍を遂げましたデビューしたチャットボット「Pi」を発表してからわずか2か月足らずで、フォーブスによると、このパロアルトに拠点を置くAI企業は驚異的な13億ドルの資金を獲得したと報じられていますこの巨額の投資は、マイクロソフト、Nvidia、および3つの[…]をリードしています

Funding

Amazon SageMaker Ground Truthのはじめ方

イントロダクションジェネレーティブAIの時代において、データ生成はピークに達しています。正確な機械学習およびAIモデルの構築には、高品質なデータセットが必要です。データセットの品質保証は最も重要なタスクであり、不正確な分析や特定できない予測は、どのビジネスの全体的なレポに影響を与え、数十億または数兆の損失をもたらす可能性があります。出典：Forbes データラベリングは、AIモデルが理解できるようにするためのデータ品質保証の第一歩です。人間にデータラベルを付けることはできないため、日々生成される無制限のデータに人間がラベルを付けることはできません。そのため、ここでは正確にラベル付けされたデータセットを作成するための素晴らしいテクニックであるAmazon SageMaker Ground Truthについて学びます。この記事は、データサイエンスブログマラソンの一部として公開されました。 Amazon SageMaker Ground Truthとは何ですか？ Amazon SageMaker Ground Truthは、データラベリングタスクを実行して効率的で高精度なデータセットを作成するためのセルフサービスオファリングです。Ground Truthでは、サードパーティのベンダーやAmazon Mechanical Turk、または私たち自身のワークフォースを介して人間の注釈者を使用することもできます。また、エンドツーエンドのラベリングジョブを設定するための管理された体験も提供しています。出典：Edlitera.com SageMaker Ground Truthは、データ収集やラベリングの手間をかけずに数百万の自動ラベル付け合成データを生成することができます。Ground Truthは、画像、テキスト、ビデオなどさまざまなデータタイプのデータラベリング機能を提供します。これにより、テキスト分類、セグメンテーションセグメンテーション、オブジェクト検出、画像分類のタスクを機械学習モデルが容易に行えるようになります。…

Matplotlibを使用してインフォグラフィックを作成する

データを扱い、データサイエンティストとして仕事をするためには、魅力的で興味深いデータの可視化を作成することが重要ですこれにより、読者に情報を簡潔な形式で提供することができ、理解を助けることができます

AIが置き換えることができない仕事

はじめにサイバーノートであろうとそうでなかろうと、おそらく「AIが置き換えることのできない仕事」の議論を聞いたことがあるでしょう。2025年までに、世界中で約8500万の仕事が自動化によって廃れるリスクに直面しています。人工知能は毎回新たな発明を行っており、それが大規模に展開されれば、ほとんどの人間の仕事をこなすことができる可能性があります。過去にはChatGPTというものが登場し、作家やコンテンツマーケターを驚かせました。スポーツ業界では、食事計画の自動化や選手の怪我予防などにAIが活用されています。カスタマーサービスでは、既にチャットボットを導入する環境が整っています。この状況から考えると、本当にAIに置き換えられない仕事が存在するのかと思われます。しかし、上記で議論した内容を考慮すると、作家や栄養士、カスタマーサービスエージェントが別の職業に転職する必要があるのでしょうか？この記事の最後まで読み進めると、自分自身で判断することができます。さて、AIに置き換えることができない仕事について話しましょう。しかし、その前に、私たちはあなたに素晴らしい機会を提供したいと思います。データサイエンスやAIに熱中しているすべての方々に、2023年の高い期待を寄せたDataHack Summitに参加していただきたいと思います。8月2日から5日まで、バンガロールの名門NIMHANSコンベンションセンターでイベントが開催されます。このイベントでは、実践的な学び、貴重な業界の洞察、そして非競争力のあるネットワーキングの機会が満載です。ぜひDataHack Summit 2023をチェックしてください！ AIの仕事市場への影響出典：Built In 仕事市場におけるAIによる変化は、多くのトレンドや話題の中心となっています。この技術は特定のタスクを自動化し、産業を変革する可能性を持っていますが、雇用に対して複雑な全体的な影響を与え、AIはいくつかの仕事を置き換えることはできません。しかし、そこに進む前に、世界の注目を浴びている出来事をすべてご紹介しましょう。自動化が仕事を置き換えています AIに関する懸念の一つは、自動化が以前は人間が行っていた特定のタスクを置き換える可能性です。研究によると、AIによって2030年までに約4億から8億人が仕事を失い、別の職業に転職する可能性があります。ロボット工学や機械学習などのAI技術は、さまざまなセクターでルーチンや繰り返しのタスクを自動化することができ、一部の仕事の需要が減少することをもたらす可能性があります。製造業、カスタマーサービス、交通、データ入力などの産業は、自動化による仕事の置き換えの影響を最も受けやすい産業の一部です。新しい役割が生まれています出典：The Enterprise Project AIは一部の仕事をなくすかもしれませんが、新しい仕事の機会を生み出し、既存の役割を補完する可能性もあります。AI技術が進化するにつれて、AIシステムを開発、実装、維持するための新しい役割が出現します。さらに、データ分析、機械学習、AI倫理、アルゴリズム設計などの分野に精通した専門家への需要が高まるでしょう。組織はAIシステムを監督し、倫理的な考慮事項を確保し、AIの洞察に基づいた戦略的な意思決定を行う人材を必要とするでしょう。スキルの開発と同様にスキルの向上も重要です人工知能の広範な採用は、仕事市場で求められるスキルの変化をもたらす可能性があります。一部の低スキルで繰り返しのタスクは自動化される可能性があり、AI技術と補完するスキルに重点が置かれることになるでしょう。これには、批判的思考、創造性、問題解決能力、適応力、感情知性、複雑な意思決定などのスキルが含まれます。スキル向上の取り組みは、変化する仕事市場に適応するために必要な能力を獲得するために重要となるでしょう。社会経済的な考慮事項が注目されています AIが求人市場に与える影響は、より広範な社会経済的な意味を持っています。AIの恩恵が公平に分配されない場合、所得格差に寄与する可能性があります。教育や資源へのアクセスが制限されている特定のコミュニティや個人は、変化する求人市場に適応する際に困難を抱えるかもしれません。スキルのギャップに対処し、終身学習を支援し、包括的なAI技術へのアクセスを促進する政策や取り組みは、潜在的な不平等を緩和するのに役立ちます。 AIが置き換えられない仕事の概要出典：Analytics…

2023年にフォローすべきトップ10のAIインフルエンサー

イントロダクション先端技術と驚くべき可能性によって駆動される世界で、AIの絶えず進化する領域に遅れをとらないことは、スリリングで不可欠なものです。2023年という有望な年に足を踏み入れると、最も影響力のあるビジョナリーなAIの草分けたちの心の中を巡るエキサイティングな旅に出る時がきました。準備を整えて、2023年にフォローすべきAIのトップ10インフルエンサーと出会う準備をしましょう。彼らはAIの景色を形作り、可能性の限界を押し広げている前衛的な思想家や創造者です。画期的な研究から魅惑的な洞察まで、これらのAIインフルエンサーは、人工知能のエキサイティングな世界を照らす指針となる存在です。仮想のノートパッドを手に取り、シートベルトを締めてください。なぜなら、私たちは時代を超えてAIの未来を再定義するビジョンを明らかにするための、最も優れたAIの脳の探求に乗り出すからです。2023年以降のAIの未来を再定義するビジョンを明らかにするための、最も優れたAIの脳の探求に乗り出すからです。しかし、このトップ10リストに飛び込む前に、私たちはあなたに素晴らしい機会をご紹介したいと思います。データサイエンスとAI愛好家の皆さんに、大いに期待されるDataHack Summit 2023への独占的な招待状をお届けします。8月2日から5日まで、バンガロールの名門NIMHANSコンベンションセンターで開催されます。このイベントは、実践的な学習、貴重な業界の洞察、抜群のネットワーキングの機会が満載で、楽しい時間を過ごせること間違いありません。DataHack Summit 2023の詳細については、こちらでご確認ください。データ革命に参加してください。 AIインフルエンサーの定義 AIインフルエンサーとは、その専門知識、思想リーダーシップ、貢献を通じて、人工知能（AI）の分野で認識と影響力を得た個人のことです。彼らはAIコミュニティと積極的に関わり、ソーシャルメディアプラットフォームを活用しています。 AIインフルエンサーは単一のソーシャルメディアプラットフォームに限定されるものではありません。Instagramに加えて、彼らはTwitter、YouTube、LinkedIn、ブログなど、さまざまなプラットフォームで強力な存在感を持っており、AIに関連する洞察、研究結果、業界のトレンド、思考を刺激するコンテンツを共有しています。これらのインフルエンサーは多くのフォロワーを持ち、自身の観衆と関わりながら、ディスカッションを促進し、ガイダンスを提供し、AI分野での革新を促し、インスピレーションを与えています。ハッカソンの開催からライブコーディングセッションの実施まで、これらのインフルエンサーは自身の専門知識を披露し、大きな人気と視聴数を獲得しています。彼らのインタラクティブなセッションとイベントは、価値ある学習の機会を提供し、AIのスキルを向上させ、最新の進歩に遅れずにいることを奨励しています。人工知能の分野におけるAIインフルエンサーの重要性人工知能の分野におけるAIインフルエンサーの重要性は過小評価できません。彼らはいくつかの側面で重要な役割を果たしています：知識の普及 AIインフルエンサーは、広範な観衆に対して知識、洞察、業界の最新情報を普及させます。彼らは複雑なAIの概念を簡単に説明し、AIの専門家志望者、愛好家、一般の人々にもアクセスしやすくします。トレンドセッターや意見リーダー AIインフルエンサーは、最新のAIのトレンド、ブレークスルー、技術の最前線に常に接しています。彼らの意見と推奨事項は重要であり、AIの研究、応用、業界の実践に影響を与えることができます。ネットワーキングとコラボレーション AIインフルエンサーは、AIコミュニティ内でのネットワーキングとコラボレーションの場を提供します。彼らはプロフェッショナル、研究者、組織をつなぎ、革新を促進し、AI技術の開発を推進する協力的な環境を育成します。フォローすべきトップAIインフルエンサー 1. Andrew Ng Twitterで210万人以上のフォロワーを持つAndrew…

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