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「効果的なマーケティング戦略開発のための機械学習の活用」

マーケティングアトリビューションモデルは、マーケティング戦略を構築するために広く使用されていますこれらの戦略は、顧客の旅程全体において各タッチポイントにクレジットを割り当てることに基づいていますたくさんの...

「LLMsを使用したモバイルアプリの音声と自然言語の入力」

この記事では、GPT-4の関数呼び出しを使用してアプリに高度な柔軟性のある音声理解を実現する方法について学びますこれにより、アプリのGUIと完全にシナジーを発揮することができます

「NVIDIAは3DワールドのためのOpenUSD標準を設定するためのフォーラムの形成を支援します」

NVIDIAは本日、Pixar、Adobe、Apple、Autodeskと共に、3Dグラフィックス、デザイン、シミュレーションの次の時代を開放するための大きな飛躍となるAlliance for OpenUSDを設立しました。 このグループは、相互運用可能な3Dアプリケーションやビジュアルエフェクトから産業用デジタルツインまで、さまざまなプロジェクトに適用されるオープンソースのUniversal Scene Description(USD)フレームワークであるOpenUSDを標準化・拡張します。 3Dエコシステムの主要企業であるCesium、Epic Games、Foundry、Hexagon、IKEA、SideFX、Unityが、すでにこのアライアンスの最初の一般会員として署名しています。 OpenUSDの標準化は採用を加速し、今日の2Dインターネットが3Dウェブに進化するための基盤技術を作り出します。多くの企業がすでにNVIDIAと協力して、この未来を先駆けています。 超高層ビルからスポーツカーまで OpenUSDはNVIDIA Omniverseの基礎であり、3Dツールとアプリケーションを接続・構築するための開発プラットフォームです。Omniverseは、Heavy.AI、Kroger、Siemensなどの企業が、工場、小売店、超高層ビル、スポーツカーなどの物理的に正確なシミュレーションを構築・テストするのに役立っています。 IKEAにとって、OpenUSDは「価値連鎖をより緊密に接続し、低コストで家具ソリューションを開発するための非専有標準形式」となります。これはIKEAのイノベーションマネージャー、Martin Enthedが本日のアライアンスから発表したプレスリリースで述べています。 「アライアンスに参加することで、クラウドベースのプラットフォーム(CesiumのNexus、HexagonのHxDR、NVIDIA Omniverse)とのリンクにおいてOpenUSDがクライアントに提供する利点に対する献身を示しています」とHexagonのCTO、Burkhard Boeckemは述べています。 OpenUSDの起源 Pixarは2012年にUSDを特徴映画のための3D基盤として開発し、データとワークフローの相互運用性を提供しました。同社はこの強力で多面的な技術を4年後にオープンソース化し、誰でもOpenUSDを使用し、開発に貢献することができるようにしました。 Pixarの映画「Coco」のシーンの詳細と最終イメージの比較。USDはこの映画の複雑な世界の創造に重要な役割を果たしました。© Disney/Pixar OpenUSDは、ジオメトリ、カメラ、ライト、マテリアルなど、仮想世界を構築するための要件をサポートしています。さらに、大規模で複雑なデータセットにスケーリングするために必要な機能も備えており、ビジュアルエフェクト以外のワークフローにも適応可能な非常に拡張性のある技術です。 大規模な産業ワークフローに適した技術としてのOpenUSDのダイアグラム。 OpenUSDの特徴的な機能の1つは、レイヤリングシステムで、複数のユーザーがお互いの作業に干渉せずにリアルタイムで協力できることです。たとえば、1人のアーティストがシーンのモデリングを行い、他の人がその照明を作成することができます。…

LangChainによるAIの変革:テキストデータのゲームチェンジャー

このPythonライブラリを活用して、AIの使用を向上させる方法を学びましょう

最適なテクノロジー/ベンダーを選ぶための体系的なアプローチ:MLOpsバージョン

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「データサイエンスプロジェクトを変革する:YAMLファイルに変数を保存する利点を見つけよう」

このブログ投稿では、データサイエンスプロジェクトで変数、パラメータ、ハイパーパラメータを保存するための中心的なリポジトリとしてYAMLファイルを使用するメリットについて説明しますこれによって、どのように...

テキストのポテンシャルを引き出す:プリエンベッドテキストクリーニング方法の詳細な調査

テキストクリーニングの方法のデモンストレーションには、Kaggleから取得した「メタモルフォーシス」という名前のテキストデータセットを使用します上記のコードセルが機能するためには、ローカルディレクトリパスを指定する必要があります...

「生データから洗練されたデータへ:データの前処理を通じた旅 – パート1」

私たちの機械学習のタスクに必要なデータは、時々Scikit-Learnや他の機械学習ライブラリでコーディングするための適切な形式ではありませんその結果、データを処理する必要があります...

「2023年のトップAIポッドキャスト」

「私たちのトップAIポッドキャストリストでは、AIの最新のトレンドや影響についての深い洞察と魅力的な話を提供しています詳細はこちらでご確認ください!」

Scikit-Learnのパイプラインを使用して、機械学習モデルのトレーニングと予測を自動化する

Scikit-Learnのパイプラインは、機械学習のライフサイクル(主にデータの前処理、モデルの作成、テストデータでの予測)で複数の操作をつなぐために使用されますこれにより、時間と労力を節約することができます...

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