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メルセデス、ChatGPTを車に導入

ドイツ自動車メーカーのメルセデス・ベンツは、ChatGPT生成人工知能ソフトウェアを米国のメルセデス・ベンツ車に追加するためにMicrosoftと提携しました

勝利チームの構築：従業員のエンゲージメントとビジネスパフォーマンスの関連性

従業員のエンゲージメントがビジネスパフォーマンスに直接影響する方法を発見してください勝利を収めるチームを構築し、組織の全ポテンシャルを引き出すための戦略を探求してください

2023年のトップ7人工知能絵画ジェネレーター

AIのペインティングジェネレーターは創造的な世界を革命化しました私たちはデジタルアートの分野での刺激的な進歩を熱望しています

Tech

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

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…

Power BI vs Tableau：類似点と相違点

効率的な意思決定は情報、分析、効率性の組み合わせの結果です。そのため、あらゆるタイプやサイズのビジネスがデータ可視化を採用していますが、しばしば簡略化されたアプローチで行われています。人気がありユーザーフレンドリーなデータ可視化ツールであるPower BIとTableauは、ビジネスが大量のデータセットを整理するのに役立ちます。これらのソフトウェアは効率的なデータの整理に不可欠ですが、Power BI vs Tableauを比較することで、特定の要件に基づいて機能を最適化することができます。それらには明確な違いと共通点があります。このセクションでは、それらの利点と欠点について探求し、あなたのビジネスに最適な貢献者を決定するのに役立ちます。 Power BIとは何ですか？ Power BIは、ビジネスがさまざまなデータソースに接続し、データをクリーニングし、インタラクティブな可視化、レポート、ダッシュボードを作成できるデータ可視化ツールです。Microsoftによって開発されたこのツールは、チームがデータを探索し、洞察を発見し、組織内の他の人々と共有できるユーザーフレンドリーなインターフェースを提供します。 Power BIの特徴と機能 Power BIは、データを分析し、組織全体で洞察を共有することで、データに基づく意思決定を支援します。Power BIの主要な機能のいくつかは次のとおりです。広範な視覚化とデータソースカスタマイズ可能なダッシュボード使いやすいインターフェイス希望の情報に迅速にナビゲートするためのQ&Aボックスレポートの共有さまざまなデータソースとのデータ接続オプションおよび統合 Power BIは、クラウドサービス、スプレッドシート、オンラインサービスなど、さまざまなデータソースに接続できます。オンプレミスおよびクラウドベースのデータソースの両方をサポートしているため、複数のシステムからデータにアクセスし、データを統合するのに柔軟性があります。視覚化オプションとインタラクティブなダッシュボード Power…

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。…

AI字幕生成ツール（短縮形式のコンテンツ用）

30秒以内で、短いコンテンツに対して絵文字付きのキャプションを生成することができます

5つの最高のChatGPT SEOプラグイン

SEOの専門家たちは、ChatGPTプラグインがGoogleのランキングを上げるのを助けるすばらしいツールであることに気づき始めています

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