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2023年の練習のためのトップ18のPower BIプロジェクトアイデア

Power BIは、生データを情報豊かな視覚化とレポートに変換する影響力のあるツールです。使いやすいインターフェースと強力な機能を備えたPower BIは、実践的なプロジェクトを通じてスキルを磨くための貴重なプラットフォームです。Power BIのプロジェクトに取り組むことで、初心者からエキスパートまで、能力を大幅に向上させることができます。この記事では、2023年に実践するための主要な18のPower BIプロジェクトのアイデアを、さまざまな熟練レベルに合わせて紹介します。なぜPower BIプロジェクトを解決するのか？ Power BIのプロジェクトに取り組むことには、いくつかの利点があります。理論的な知識を実世界のシナリオに適用することで、実践的なスキルを向上させることができます。これらのプロジェクトは、データの視覚化、分析、レポート作成といった、重要なデータ分析とビジネスインテリジェンスのスキルを身に付けるための実践的な経験を提供します。さらに、Power BIのプロジェクトに取り組むことで、潜在的な雇用主に自身の能力をアピールするポートフォリオを構築することができます。さらに、生データから洞察に富んだ視覚化やレポートを作成することで、問題解決能力が向上し、Power BIツールの効果的な使用に対する自信が高まります。以下は、トップ18のPower BIプロジェクトです：売上データの視覚化顧客セグメンテーション分析在庫管理ダッシュボード従業員のパフォーマンス指標ウェブサイトのトラフィック分析予測販売予測顧客生涯価値分析ソーシャルメディアの感情分析マーケットバスケット分析電子商取引の変換フレンネルエネルギー消費パターン…

「あらゆるプロジェクトに適した機械学習ライブラリ」

「機械学習プロジェクトで使用できる多くのライブラリが存在しますプロジェクトで使用するライブラリについての包括的なガイドを探索してください」

ニューヨーク市の可視化

「PythonとPlotlyを使用して、NYCのオープンデータプラットフォームからデータを活用するジオデータの構築、Wifiヒートマップ、そしてセントラルパークの住人について学びましょう」

「探索的データ分析の改善のための実践的なヒント」

探索的データ分析（EDA）は、機械学習モデルを使用する前に必要なステップですEDAプロセスでは、データアナリストとデータサイエンティストにとって集中力と忍耐力が必要です：事前に…

AdaTape 適応計算とダイナミックな読み書きを持つ基礎モデル

Googleの研究インターンであるFuzhao Xueと研究科学者であるMostafa Dehghaniによって投稿されました。適応的計算とは、機械学習システムが環境の変化に応じてその動作を調整する能力を指します。従来のニューラルネットワークは固定の機能と計算能力を持っており、すべての入力に対して同じ数のFLOPを使用して処理します。一方、適応的かつ動的な計算を持つモデルは、入力の複雑さに応じて各入力の処理に割り当てる計算予算を変調します。ニューラルネットワークにおける適応的計算は、2つの主要な理由で魅力的です。まず、適応性を導入するメカニズムは、いくつかの難解なタスクを解決する上で重要な役割を果たす帰納的バイアスを提供します。たとえば、異なる入力に対して異なる計算ステップ数を許可することは、異なる深さの階層をモデリングする必要がある算術問題の解決に重要です。次に、動的な計算によって提供される柔軟性によって、推論のコストを調整する能力が実践者に与えられます。これらのモデルは新しい入力の処理により多くのFLOPを使用するように調整できるためです。ニューラルネットワークは、さまざまな入力に対して異なる関数または計算予算を使用することで適応的になります。ディープニューラルネットワークは、入力とパラメータに基づいて結果を出力する関数として考えることができます。適応的関数タイプを実装するために、一部のパラメータは入力に基づいて選択的に活性化されます。このプロセスは条件付き計算と呼ばれます。関数タイプに基づく適応性は、ミクスチャーオブエキスパートの研究で探求され、各入力サンプルの希薄に活性化されたパラメータはルーティングによって決定されます。適応的計算の研究のもう一つの領域は、動的な計算予算です。T5、GPT-3、PaLM、ViTなどの標準的なニューラルネットワークとは異なり、最近の研究では、変動的な計算予算がトランスフォーマーの課題でのパフォーマンス向上につながることが示されています。これらの研究の多くは、トランスフォーマーレイヤーの数に基づいて計算予算を割り当てることによって適応性を実現しています。たとえば、Adaptive Computation Time（ACT）アルゴリズムは、リカレントニューラルネットワークに対して適応的な計算予算を提供するために提案されました。ユニバーサルトランスフォーマーは、ACTアルゴリズムをトランスフォーマーに拡張し、各入力例またはトークンに使用されるトランスフォーマーレイヤーの数に応じて計算予算を割り当てます。PonderNetなどの最近の研究は、同様のアプローチを採用しながら、動的な停止メカニズムを改善しています。「Elastic Input Sequenceを使用した適応的計算」という論文では、適応的計算を利用する新しいモデル、AdaTapeを紹介しています。このモデルは、適応的計算の前のアプローチと比較して、独自の視点で柔軟な入力シーケンスを作成するためのトランスフォーマーベースのアーキテクチャです。AdaTapeは、入力の複雑さに基づいて追加される可変サイズのテープトークンのシーケンスを動的に選択するために、適応的なテープ読み取りメカニズムを使用します。AdaTapeは実装が非常に簡単であり、必要に応じて精度を向上させるための効果的なツマミを提供しますが、モデルの深さではなく入力シーケンスに適応性を直接注入するため、他の適応基準と比較して効率的です。最後に、AdaTapeはイメージ分類などの標準的なタスクだけでなく、アルゴリズムのタスクでも優れたパフォーマンスを提供し、品質とコストのトレードオフを維持します。適応的計算トランスフォーマーと弾性入力シーケンス AdaTapeは、適応的な関数タイプと動的な計算予算の両方を使用します。具体的には、トークン化後の入力シーケンスのバッチ（たとえば、ビジョントランスフォーマーのイメージからの非重複パッチの線形射影）に対して、AdaTapeは各入力を表すベクトルを使用して可変サイズのテープトークンのシーケンスを動的に選択します。 AdaTapeは、「テープバンク」と呼ばれるトークンのバンクを使用して、モデルと適応的なテープ読み取りメカニズムを介して相互作用するすべての候補テープトークンを保存します。テープバンクを作成するための2つの異なる方法を探求しています：入力駆動型バンクと学習可能なバンク。入力駆動型バンクの一般的なアイデアは、元のモデルのトークナイザーとは異なるアプローチを使用して、入力からトークンのバンクを抽出することです。これにより、異なる解像度の画像や異なる抽象度の情報など、異なる視点から入力からの情報への動的なオンデマンドアクセスが可能になります。一部の場合、異なる抽象度のトークン化は不可能であり、入力駆動型テープバンクは実現不可能です。これに対処するために、AdaTapeは学習可能なベクトルセットを使用してテープバンクを生成するより一般的なアプローチを提供します。このアプローチは学習可能なバンクと呼ばれ、モデルは入力例の複雑さに基づいてトークンを動的に取得する埋め込み層と見なすことができます。学習可能なバンクにより、AdaTapeはより柔軟なテープバンクを生成し、各入力例の複雑さに基づいて計算予算を動的に調整する能力を提供します。つまり、より複雑な例はバンクからより多くのトークンを取得することができるため、モデルはバンクに格納された知識を利用するだけでなく、それを処理するためにより多くのFLOPを使用することができます。最後に、選択されたテープトークンが元の入力に追加され、次のトランスフォーマーレイヤーに供給されます。各トランスフォーマーレイヤーでは、すべての入力トークンとテープトークンに対して同じマルチヘッドアテンションが使用されます。ただし、2つの異なるフィードフォワードネットワーク（FFN）が使用されます。1つは元の入力のすべてのトークン用であり、もう1つはすべてのテープトークン用です。入力トークンとテープトークン用に別々のフィードフォワードネットワークを使用することで、わずかに良い品質が得られることが観察されました。 AdaTapeの概要。異なるサンプルに対して、テープバンクから異なる数のトークンを選択します。テープバンクは、入力から追加の詳細情報を抽出することなどで駆動することができます。またはトレーニング可能なベクトルのセットであることもあります。適応的なテープ読み取りは、異なる入力に対して、可変長の異なるテープトークンのシーケンスを再帰的に選択するために使用されます。これらのトークンは、単純に入力に追加され、トランスフォーマーエンコーダに供給されます。 AdaTapeは有用な帰納バイアスを提供します AdaTapeを標準のトランスフォーマーと比較するために、標準のトランスフォーマーには解けない非カウンターフリーまたは周期的な正規言語であるパリティタスクを用いて、AdaTapeを評価します。パリティタスクでは、1と0、-1のシーケンスが与えられた場合、モデルはシーケンス内の1の数の奇数または偶数を予測する必要があります。パリティは最も単純な非カウンターフリーまたは周期的な正規言語ですが、標準のトランスフォーマーではこのタスクは解けません。パリティタスクの評価。標準のトランスフォーマーとユニバーサルトランスフォーマーはこのタスクを実行できず、ランダムな推測ベースラインと同等のパフォーマンスを示しました。短くてシンプルなシーケンスで評価されたにもかかわらず、標準のトランスフォーマーやユニバーサルトランスフォーマーはパリティタスクを実行できず、モデル内でカウンタを維持することができません。しかし、AdaTapeは、入力選択メカニズム内に軽量の再帰を組み込んでいるため、カウンタの暗黙的な維持を可能にする帰納バイアスを提供し、すべてのベースラインを上回ります。これは、標準のトランスフォーマーでは不可能です。画像分類の評価…

2023年のスタートアップ向けの11のビジネスAIツール

AdCreative AI AdCreative.aiは究極の人工知能ソリューションで、広告やソーシャルメディアの活動を強化します。創造的な作業に何時間も費やす必要はなく、わずか数秒で生成される高変換の広告やソーシャルメディア投稿によって、成功を最大限に引き出し、努力を最小限に抑えることができます。AdCreative.aiで今日から成功を最大限に引き出しましょう。 Canva Canvaは非デザイナーが素早く簡単に高品質な出力を作成するのを支援するウェブベースのグラフィックデザインアプリケーションです。プラットフォームには、画像エディタ、プレメイドテンプレートのライブラリ、ドラッグアンドドロップエディタなど、いくつかの便利なツールが用意されています。Canvaは、すべてのスキルレベルの人々や企業がプレゼンテーション、ソーシャルメディアグラフィック、マーケティング資料などを作成するために使用する無料のオンラインデザインツールです。多くのプリメイドのフォーマットが利用可能です。Canvaのテンプレートライブラリには、さまざまなトピックをカバーした10万を超える例が含まれており、作成の出発点として使用できます。基本的なツールがすべて含まれた無料のバージョンのCanvaもあります。より高度な機能は有料のサブスクリプションで利用できます。 Webflow Webflowは、コードを知らなくてもウェブサイトを構築して公開できるクラウド上のウェブ開発プラットフォームです。コンテンツ管理システムとビジュアルエディタを備えており、ウェブページの作成と編集を簡単に行うことができます。Webflowには、マーケティング、SEO、オンライン販売などのさまざまなツールも備わっています。Webflowは、スタイリッシュでモダンなウェブサイトを必要とする企業や個人にとって優れた選択肢ですが、コーディングには時間がかかります。また、eコマースプラットフォームを必要とする企業にも最適です。ビジュアルエディタのドラッグアンドドロップページビルダーを使用すると、ウェブサイトの作成と編集がこれまで以上に簡単になります。CMSは、ユーザーにとって簡単なコンテンツ管理をサポートします。Webflowには、ショッピングカート、支払いゲートウェイ、出荷追跡など、多くのeコマースツールがあります。 Beehiiv Beehiiv AIは、ニュースレターパブリッシャーのニーズを考慮して開発されたAIプラットフォームです。そのAIツールの幅広い機能は、コンテンツの開発プロセスを改善し迅速化することを目的としています。AI Writing Assistantの助けを借りて、ユーザーはアイデアを説明し、望むトーンや長さを選び、興味深い記事を書くことでコンテンツを生成することができます。AI Text Toolsの機能を使用して既存のテキストを改善することもできます。これには、自動修正、自動補完、トーン変更、テキスト再生成などの機能があります。AI Image Toolsの助けを借りれば、誰でも自分が見たいものを表現するだけで素晴らしい写真を作成することができます。また、Beehives AIに搭載されているAI Translatorを使用すると、異なる言語に簡単にローカライズすることができます。このソフトウェアは、ニュースレター管理者が生産性と効率性を高めることで、よりスマートに働くことを目指しています。オペレーターは、AIパワードのWriting Assistantを使用して自動的にコンテンツを生成することができます。テキストツールは、既存のテキストの編集とアップグレードをサポートします。 Senja Senjaは、ユーザーレビューの収集、整理、配信にかかる時間を数分間に短縮するプログラムです。これは、消費者のフィードバックを収集し、彼らの企業とのポジティブな経験を強調する簡単な方法です。Senjaを使用して、独自のオンラインテストモニアル収集フォームを設計し、配布することができます。消費者には、投稿後に特典を提供し、お礼状を送るなどしてテストモニアルの投稿を促すことができます。テストモニアルを収集した後は、Senjaを使用して簡単に管理することができます。キーワードでタグ付けしたり、メモを追加したり、プロジェクトに整理したりすることができます。Senjaを使用すると、オンラインおよびオフラインのマーケティング資料に顧客のレビューを簡単に組み込むことができます。Senjaを使用することで、ターゲットオーディエンスの信頼と尊敬を得ることができます。他の人の口コミでビジネスの成功について読むことができれば、人々はあなたから購入する可能性が高くなります。 Grammarly Grammarlyの人工知能（AI）は、優れたオンラインのライティングコーチになります。文法、スペル、句読点、明瞭さ、スタイル、トーンなど、おそらく犯した可能性のある間違いを即座に修正します。Windows、Mac、iOS、Androidの各種プラットフォームで、Grammarlyは50万以上のアプリとウェブサイトと互換性があります。文法、スペル、句読点、盗作などをチェックし、エッセイの引用を生成することもできます。Grammarlyは、個人から大企業、教育機関まで、さまざまな環境で使用できる柔軟なリソースです。さまざまなニーズに対応するために、いくつかのプランが用意されています。編集ソフトウェアの他にも、Grammarlyは開発者向け、教育やビジネス、テクノロジーに特化したブログなど、多くのリソースを提供しています。 Copy.ai…

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