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モジラのコモンボイスでの音声言語認識 — Part I.

「話者の言語を特定することは、後続の音声テキスト変換のために最も困難なAIのタスクの一つですこの問題は、例えば人々が住んでいる場所で発生することがあります...」

ディリクレ分布：基本的な直感とPythonによる実装

ディリクレ分布はベータ分布の一般化ですベイズ統計学では、多項分布の共役事前分布として一般的に使用されるため、…として使用することができます

Grammarly Grammarlyは、人工知能によって強力にサポートされたウェブベースのライティングチューターです。文法、スペル、句読点、明確さ、スタイル、トーンのエラーを瞬時に修正します。Windows、Mac、iOS、Androidのいずれでも、Grammarlyは50万以上のアプリやウェブサイトと完璧に動作します。エッセイチェッカーや引用ジェネレーター、文法、スペル、句読点、そして盗作を検出するためのツールなど、多くの機能を備えています。Grammarlyは、個人、グループ、組織、学校など、さまざまなコンテキストで使用できる多目的なツールです。さまざまな要件に対応するために、いくつかの異なるパッケージを提供しています。編集ソフトウェアに加えて、Grammarlyは開発者ブログ、教育ブログ、ビジネスブログ、テックブログなど、さまざまな追加リソースも提供しています。 Linguix そのため、Linguixは、数百万のウェブサイトのコンテンツの品質を向上させることができる無料のライティングアシスタントアプリケーションを開発しました。このソフトウェアには、メール、論文、ウェブサイト、ニュースレター、広告など、ドキュメントの品質を向上させるためのいくつかのツールがあります。ユーザーは、ソフトウェアの詳細な分析と先進的な言語洞察を使用して、文法、冗長性、魅力的なフレーズ、ビジネスの定型句などの問題を見つけることができます。また、コンテンツの品質スコアも提供されます。これは、エンゲージメント、読みやすさ、クライアントのスタイルガイドへの準拠の点でコンテンツのパフォーマンスを示します。Linguixは、Microsoft Office、Adobe Creative Suite、WordPress、MailChimp、FacebookのBusiness Managerなど、多くの有名なプログラムと互換性があります。211,000人以上の人々が使用し、多くの人々が自分をより良いライターにするのに役立ったと高い評価を与えています。 Scribens Scribensは、Wordの組み込みのチェッカーよりも文法の間違いを10倍正確に見つけると主張しています。他の文法チェッカーと同様に、このツールは問題のある単語をフラグ表示し、単語をクリックすると修正のルールを説明します。Scribensには、繰り返しや長文のインスタンスを見つけ、代替案を提案するための組み込みの語彙があります。このツールでは、編集を目立たせるために青で句読点の間違いを強調表示します。一方、動詞の誤った使用は緑で強調表示されます。その他の文法のエラーは赤でマークされます。スタイル（冗長性、語彙の向上、肯定的および軽蔑的な意味合いを持つ単語のリストなど）、提案される類義語、統計情報（FleschおよびGunning Fogの読みやすさ指数を含む）の結果は、画面の左パネルにライターのレポート形式で表示されます。編集を行った後、ファイルを.txt、.odt、または.docxドキュメントとして保存することができます。 GrammarCheck GrammarCheckを使用すると、シンプルなインターフェースで簡単に作業を公開することができます。このソフトウェアは、イギリス、カナダ、オーストラリア、ニュージーランド、南アフリカ、さらには機械で話される英語のさまざまなバリエーションを理解します。文法とスペルの間違いは、GrammarCheckによってそれぞれ赤と青で強調表示されます。より詳細な校正を行うためには、「Deep Check」オプションを選択し、修飾語の欠落、不適切な時制、スタイルの悪さ、さらには盗作のインスタンスなどの問題を明らかにすることができます。このウェブサイトでは編集のみが可能であり、完了した作業をレビューするための方法はありません。文法チェックを開始するには、「テキストをチェックする」ボタンを選択し、空のボックスにテキストを入力します。 Sapling Saplingは、任意のメッセージングサービスで正確かつ迅速に書くのを助けるチャットボットです。Eメールやソーシャルメディアの投稿を、このプラットフォームのサポートを受けて迅速かつ簡単に作成することができます。そのため、このツールは、顧客サービス担当者が、顧客から「昨日」回答が必要と報告されることが多い、Eコマース、ゲーム、物流などの業界で働いている場合に特に便利です。さらに、Saplingのデータベースにクライアントや共同作業者への返信を保存することもできます。将来的には、このリポジトリにアクセスしてタイムリーなメッセージを取得することができます。無償、プロ（月額$25）、エンタープライズ（カスタマイズ）のサブスクリプションオプションがあります。 Ginger Gingerの強力な言い換えツールを使用すると、メッセージを伝えるための最適な方法を選択するのに役立ちます。他の文法チェッカーとは異なり、Gingerには「すべてを修正」する機能があり、1つの文や段落内のすべてのエラーを同時に修正することができます。さらに、このプログラムには、最も厳密な著者でも満足させるいくつかの文法関連の改善があります。完全なGinger Grammar Bookのウェブサイトでは、各品詞とカンマの使用についてのタブがあり、各ルールが説明されています。Gingerの特定のセクションで一般的に混同される単語やスペルミスのある単語をチェックすることができます。このプラットフォームは、無料および有料のサブスクリプションオプションがあり、ブラウザのアドオン、デスクトップアプリ、モバイルアプリからアクセスできます。Ginger Premiumの定期購読者は、月間、四半期、年間、半年ごとの請求サイクルを選択することができます。一方、Ginger Businessプランでは、最大100,000人の従業員をカバーすることができます。 Trinka AI…

高リスクの女性における前がん変化の予測マンモグラフィに基づくディープラーニング手法の突破

人工知能（AI）と深層学習の進歩により、医療診断と患者ケアの向上に新たな可能性が開かれました。最近のRadiology：Artificial Intelligenceに掲載された研究では、乳がんリスクの高い女性の前がん変化を検出する乳がんマンモグラフィベースのディープラーニング（DL）モデルの潜在能力を示しています。この研究は、特に疾病に対する感受性が高い人々の乳がん検出とリスク分類の向上に重要な約束を持っています。この研究では、スクリーニングマンモグラムの広範なデータセットでトレーニングされたDLモデルの利用に焦点を当てました。 DLモデルの性能は、受信者操作特性曲線下の面積（AUC）を使用して予測精度を測定することによって評価されました。結果は有望なものであり、DLモデルは1年間のAUCが71％、5年間のAUCが65％で、乳がんの予測において優れた成績を収めました。一方、従来の乳房イメージング報告およびデータシステム（BI-RADS）システムは、1年間のAUCが73％でわずかに高いものの、DLモデルは長期の乳がん予測において優れた成績を収めました。5年間のAUCはBI-RADSの54％に対してDLモデルの63％となりました。この研究では、将来のがん発症を予測するための画像の役割にも着目し、標準的なマンモグラフでは明らかにならない早期の前がんまたは前悪性変化を検出するDLモデルの正確性を評価するためにミラーリング実験を行いました。その結果、DLモデルの性能において将来の乳がんをイメージングすることの重要性が示されました。陽性ミラーリングでは62％のAUCが得られ、陰性ミラーリングでは51％のAUCが示され、DLモデルが前がんまたは早期の悪性変化を検出する可能性があることを強調しています。特に有望な所見は、DLモデルが短期リスク分類においてBI-RADSシステムを補完する可能性です。DLモデルの結果をBI-RADSスコアと組み合わせることにより、識別力が向上し、スクリーニングマンモグラムの評価を高め、近期のリスク評価により正確な予測を提供する可能性が示唆されました。研究者はまた、DLモデルのトレーニングデータセットがリスクが低い高リスクの女性に焦点を当てている点にも言及し、平均的な乳がんリスクのある女性に研究結果を直接外挿することには注意が必要であると述べています。さまざまな人口でのDLモデルの適用可能性と、より広範な患者の乳がん検出とリスク評価への貢献の可能性を探るためにさらなる研究が必要です。全体として、この研究は、特に高リスクの個人にとって、乳がん検出とリスク分類におけるDLモデルの重要な約束を強調しています。技術の進歩に伴い、AIによるソリューションは乳がんスクリーニングおよび管理を革新し、早期発見と患者ケアの改善につながる可能性があります。

「Excelにおける金融関数の包括的なガイド」

プロフェッショナルは、さまざまな業界での多機能な能力に頼り、金融部門も例外ではありません。多くの強力な機能と多様な操作を備えたExcelは、金融研究、モデリング、計算に優れたプラットフォームを提供します。この包括的なガイドは、Excelの強力な金融関数を探求し、それらの重要性を明らかにし、効率的な方法を伝授して、金融プロセスの最適化に活用することを目指しています。Excelの金融能力の世界に没入し、それらの潜在能力を引き出して、より高度な財務分析と意思決定を実現しましょう。 Excel for Financeとは何ですか？ Excel for Financeは、Microsoft Excelの強力な機能を使用して、財務計算、データ分析、財務モデリングを行うためのものです。これは、財務の専門家に効率的かつ効果的に財務業務を処理するための多目的なツールセットを提供します。 Excelの金融関数とは何ですか？ Excelの金融関数は、特定の金融計算を実行するために事前定義された数式です。これらの関数により、財務の専門家は財務データを分析し、投資の決定を下し、利率を計算し、支払スケジュールを決定し、リスクとリターンのプロファイルを評価することができます。Excelは、さまざまな金融シナリオを処理する包括的な金融関数のスイートを提供しています。 Excelのトップ10金融関数 PV（現在価値） FV（将来価値） NPV（純現在価値） IRR（内部収益率） PMT（支払い） RATE NPER（期間の数） PPMT（元本返済） IPMT（利息返済） MAXとMIN PV（現在価値） PV関数は、割引率と期間を考慮して、投資またはキャッシュフローのストリームの現在価値を計算します。式…

「LangChainを使用したLLMアプリケーションのためのプロンプトエンジニアリングのマスタリング」

イントロダクションデジタル時代において、言語ベースのアプリケーションは、チャットボットや仮想アシスタントなどのさまざまなツールの動力として私たちの生活で重要な役割を果たしています。LangChainは、最先端のLLMパワードアプリケーションの作成を革新したオープンソースのPythonフレームワークであり、LLMアプリケーションのプロンプトエンジニアリングをマスターするための学習ツールです。このガイドは、LangChainを使用して動的でコンテキストに対応した言語アプリケーションを作成するための知識とツールを読者に提供することを目的としています。プロンプトの管理、追加のLLMおよび外部データの活用、高度な言語アプリケーションのためのチェイニングのマスタリングなどについて探求します。開発者でもAI愛好家でも、このガイドはLangChainを使って言語の力を解き放ち、LLMアプリケーションのアイデアを現実にするのに役立ちます。学習目標 LangChainおよびそのアプリケーションの基本を理解する。 LLMパワードアプリケーションを向上させるための効果的なプロンプトエンジニアリング技術を学ぶ。インテリジェントでコンテキストに対応した言語アプリケーションを作成するためのチェイニングの技術を修得する。ガイド全体で得た知識を応用して、LangChainを使用して実世界の言語アプリケーションを作成する。プロンプトエンジニアリングおよびLLMアプリケーションの最新の進歩と開発について常に最新情報を得る。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。大規模言語モデル（LLM）とは何ですか？大規模言語モデルは、膨大な量のデータで訓練された深層学習アーキテクチャに基づく堅牢なAIシステムです。これらのモデルは、複雑な言語パターン、ニュアンス、および文脈を理解することができ、言語翻訳、テキスト生成、要約などの分野で優れた性能を発揮します。代表的なLLMの例としては、OpenAIのGPT（Generative Pre-trained Transformer）モデルがあります。 LangChainとは何ですか？ LangChainは包括的なオープンソースプラットフォームであり、大規模言語モデル（LLM）によるアプリケーションの構築を簡素化するためのツール、コンポーネント、およびインターフェースを提供しています。このプラットフォームの主な目標は、開発者がゼロから始めることなく言語処理能力をアプリケーションにシームレスに統合できるようにすることです。LangChainは、LLMとの対話を管理し、さまざまなコンポーネントをシームレスにリンクし、APIやデータベースなどのリソースを組み込むためのユーザーフレンドリーで効率的なアプローチを提供します。 LangChainの応用 LangChainは、大規模言語モデル（LLM）によってパワードされるアプリケーションの開発を容易にするために設計されたオープンソースのフレームワークであり、自然言語処理（NLP）など、さまざまな領域で多くの応用可能性を提供します。以下に、LangChainの重要な応用例をいくつか示します。チャットボットと仮想アシスタント：LangChainを使用することで、開発者はユーザーとの自然言語対話を行うインテリジェントなチャットボットや仮想アシスタントを作成することができます。これらのチャットボットは、さまざまなタスクをサポートし、質問に回答したり、カスタマーサポートを提供したり、個別の推奨事項を提供したりすることができます。言語翻訳ユーティリティ：LangChainを使用することで、開発者は異なる言語間での円滑なコミュニケーションを可能にする言語翻訳ツールを構築することができます。ユーザーは一つの言語でテキストを入力し、アプリケーションは希望する目標言語で正確な翻訳を生成することができます。感情分析ツール：LangChainを使用して、テキストで表現される感情や意見を評価する感情分析アプリケーションを開発することができます。企業はこのようなツールを利用して顧客のフィードバックを理解し、ソーシャルメディアの感情を分析し、ブランドの評判を監視することができます。テキスト要約：開発者はLangChainを活用して、長いテキストの簡潔な要約を自動的に生成するテキスト要約アプリケーションを作成することができます。これらの要約ツールは、大量のテキストから重要な情報を素早く抽出するために役立ちます。コンテンツ生成：LangChainを使用することで、指定されたプロンプトに基づいて創造的で一貫性のあるテキストを生成するコンテンツ生成アプリケーションを開発することができます。これはコンテンツマーケティング、クリエイティブライティング、パーソナライズドメッセージの生成などに役立ちます。 LangChainとOpenAIのPythonでのセットアップ pipを使用してインストール…

MySQLのJSON_ARRAYAGG関数をハッキングして、動的で複数値の次元を作成する

「データチームのメンバーとして、定期購入ボックス会社で働いていると想像しましょうMySQLデータベースでは、購入の取引記録がsubscriptionsというテーブルに書き込まれますメタデータを除いた場合、...」

PaLM AI | Googleの自家製生成AI

イントロダクション OpenAIによるGPT（Generative Pre-trained Transformers）モデル、特にChatGPTなどのような生成型AIモデルの登場以来、Googleは常にそれと同様のAIモデルを作成し、ローンチすることに取り組んできました。GoogleはBERTモデルを通じてTransformerについて最初に世界に紹介しましたが、Attention is All You Need論文を通じて、OpenAIが開発したものと同じくらい強力で効率的な大規模言語モデルを作成することはできませんでした。Googleが最初に紹介したBard AIはあまり注目されませんでした。最近、GoogleはBard AIの背後にあるPaLM（Pathways Language Model）へのAPIアクセスをリリースしました。このガイドでは、PaLM APIの使い方について説明します。学習目標 Pathways Language Modelの使い方を学ぶ PaLMが提供する主な機能を理解する PaLM 2を使用してアプリケーションを作成する大規模言語モデルのクイックプロトタイピングのためのMakerSuiteを活用する PaLM APIの使い方を理解するこの記事はData…

150以上のミッドジャーニーロゴのプロンプト

「Midjourneyのような生成AIツールを使って、ビジネスのために美しいロゴを作成することができます」

「ExcelのTEXT関数の使い方は？ [例を使って解説]」

Excelはデータの操作と書式設定を簡素化する強力なアプリケーションです。TEXT関数は、テキスト、日付、および数値を個々の好みに合わせてカスタマイズするための貴重なリソースです。多くの書式設定の可能性を持つTEXT関数により、データの外観を容易に変更することができます。この包括的な記事では、ExcelのTEXT関数の全範囲を探求し、その機能をマスターするためのさまざまなExcelのテキスト式の例を提供します。基本的な書式設定から高度なテキスト操作まで、このガイドはTEXT関数を効果的に使用し、Excelのスキルを向上させる知識を備えるでしょう。 Excelのテキスト式 ExcelのTEXT関数は、テキスト、日付、および数値を同様に書式設定することができます。受け入れる2つの入力は、書式設定したい値と書式設定を定義するコードです。書式コードは、さまざまな書式設定オプションを表す特殊文字で構成されています。 ExcelのTEXT関数の基本的な使用法 ExcelのTEXT関数の基本的な使用法は、値と書式コードを指定して所望の書式を表示することです。たとえば、以下の式を使用して、セルA1の日付を「dd-mmm-yyyy」として表示することができます。 =TEXT(A1, "dd-mmm-yyyy") このExcelのテキスト式は、日付の値を所望の書式に変換します。TEXT関数は、CONCATENATEなどの他の関数と組み合わせて、より複雑な書式設定シナリオを作成することもできます。 TEXT関数で使用される書式コード TEXT関数で使用される書式コードは、値の表示方法を決定します。一部の一般的な書式コードには以下があります: 「dd」は月の日を表し、たとえば1、2、または3です。「mmm」は月の名前を示します（例：Jan、Feb、Mar）。「yyyy」は4桁の年を示します（2023など）「hh」は時間を示します（例：01、02、03）。「mm」は分を示します（00、01、02など）。「ss」は秒を示します（00、01、02など）。ここで示されているのは書式コードの一部のサンプルです。Excelはさまざまな書式コードを提供して、さまざまな書式設定ニーズに対応しています。 ExcelでTEXT関数を使用する方法 ExcelのTEXT関数は、データをカスタムの方法で操作および書式設定することができる強力なツールです。TEXT関数の一般的な使用例は次の3つです: テキストと数値または日付をカスタム書式で連結する ExcelのTEXT関数を使用すると、テキストと数値または日付を組み合わせた独自の書式を作成することができます。特定の方法で情報を表示したい場合に便利です。次の形式を使用して、テキストと数値または日付を連結します: =TEXT(value, "format")…

TEXT Function

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