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「RetinaNetとKerasCVを使用した物体検出」

画像セグメンテーションをベースにしたミニプロジェクトを終えた後（こちらをご覧ください）、コンピュータビジョンの一環として、別の一般的なタスクに取り掛かる準備ができました：オブジェクト検出ですオブジェクト検出とは...

Amazon Kendraを使用して保険請求をインテリジェントに処理するために、Amazon Comprehendで作成されたカスタムメタデータを使用します

構造化データとは、データベース内の列に格納された情報のように固定されたパターンに従うデータ、およびテキスト、画像、またはソーシャルメディアの投稿などの特定の形式やパターンを持たない非構造化データの両方が、さまざまな組織で生産され、消費され続けています例えば、国際データコーポレーション（IDC）によると、[…]

ムーブワークスのCEO兼創業者であるBhavin Shah—シリコンバレーの起業の旅、AIのスケーリングの課題、イノベーション文化、戦略的パートナーシップ、規制上のハードルの克服、ユーザーとのAIとの対話、エンタープライズの将来のビジョン

この洞察に富んだインタビューでは、MoveworksのCEO兼創設者であるBhavin Shahの起業の旅を探索します Bhavinは、シリコンバレーのルーツに深く立ち入り、初期の経験（特にSteve Wozniakとの思い出深い出会い）がMoveworksの創設への道を築いた様子を詳しく説明していますこの会話は彼のキャリアのさまざまな段階をたどります... MoveworksのCEO兼創設者であるBhavin Shah — シリコンバレー、起業の旅、AIのスケーリングの挑戦、イノベーション文化、戦略的パートナーシップ、規制のハードルの克服、ユーザーAIインタラクション、エンタープライズの未来のビジョン読む更に »

6つのGenAIポッドキャスト、聴くべきです

はじめに急速に進化する人工知能（AI）の世界において、生成AI（GenAI）の領域は魅力的でダイナミックな分野として注目されています。技術の進歩に伴い、この分野の微妙なニュアンスを理解することは重要ですが、最新情報を把握することは難しいかもしれません。GenAIは新しいコンテンツやデータを作成する能力で知られていますが、まだ比較的新しい分野ですので、最新の動向については多くの人が興味を持ちながらも情報を得ていません。この知識のギャップを埋めるために、GenAIの専門家がホストするポッドキャストは貴重な情報源となります。これらのポッドキャストは、最先端のテクノロジーの領域を探求したい学習者にとって、第一級の信頼できる情報を提供してくれます。以下に、生成AIの愛好家が聞くべきおすすめのポッドキャスト6つを紹介します。聴くべきトップ6のGenAIポッドキャスト 1. Leading With Data by Analytics Vidhya Analytics VidhyaはデータサイエンスとAIコミュニティで有名なプラットフォームであり、彼らのポッドキャスト「Leading With Data」ではデータサイエンス、機械学習、そしてなんと言っても生成AIについてさまざまな側面を探求しています。業界のリーダーや専門家、実践者との洞察に満ちた議論を期待してください。彼らは自らの経験、課題、そしてGenAIの未来へのビジョンを共有しています。コンテンツ形式：Leading With Dataでは業界リーダーや専門家、実践者との議論を取り上げ、GenAI、データサイエンス、機械学習などさまざまなトピックをカバーしています。対象読者：データサイエンス愛好者、専門家、生成AIの応用に関する洞察を得たい人々。このGenAIポッドキャストはSpotify、Apple Podcasts、Google Podcasts、YouTube、および彼らのコミュニティプラットフォームでご覧いただけます。 2. The…

ジュリアでのメタルプログラミングについての翻訳結果です

昨年、私たちはMetal.jlフレームワークというAppleハードウェアのGPUバックエンドについて紹介されましたこれは、macOSの全ポテンシャルを最大限に活用したいJuliaプラクティショナーにとって、とても興奮するニュースです...

元アップル社員が生成型AIをデスクトップにもたらす方法

常に進化するテックのランドスケープの中で、元Appleの従業員であるコンラッド・クレイマー、キム・ベベレット、アリ・ウェインスタインの3人は、デスクトップにおける生産性を再定義する使命に取り組んでいます。彼らのスタートアップ、ソフトウェアアプリケーションズ社は、生成的AIの力を利用して、ワークフローのショートカットを作り出し、世界中のユーザーのタスクを効率化することを約束しています。ビジョナリースタートアップの誕生ソフトウェアアプリケーションズ社は、単なる他のテックスタートアップではありません。それは、デスクトップコンピューティングの未来を見て、それを実現しようと決意した元Appleの三人のビジョナリーの作品です。彼らの目標はシンプルでありながら野心的です：生成的AIを日常的なデスクトップアプリケーションに統合し、エンドユーザーにとって複雑なタスクを簡単にすることです。この三人はすでにOpenAIのAltman、FigmaのCEOであるディラン・フィールド、シリコンバレーの他の著名な人々から650万ドルの資金を調達しています。新たなフロンティア生成的AIはこのスタートアップの革新の基盤です。具体的なプログラミングが行われていない場合にも、生成的AIはデータから学び、作られていないコンテンツを作り出すことができます。つまり、このような技術の潜在的な応用範囲は広範であり、平凡なタスクの自動化から簡単なコマンドで複雑なレポートを生成することまで可能です。詳細はこちらをご覧ください：生成的AIとは何か、そしてそれはどのように機能するのかワークフローショートカット：ゲームチェンジャーこのスタートアップの看板製品は、ワークフローショートカットに重点を置いています。これは通常のキーボードショートカットとは異なり、インテリジェントで文脈を理解し、適応するものです。ユーザーの利用習慣と好みを理解することで、これらのショートカットはニーズを予測し、単一のコマンドで複数のステップを実行することができます。これにより、貴重な時間を節約し、ユーザーの認知負荷を減らすことができます。私たちのコメントソフトウェアアプリケーションズ社によるこのイニシアチブは、生成的AIの変革的な力の証です。彼らはAppleの専門家の背景を活かして、デスクトップコンピューティングの将来において定番となる可能性のある製品を提供する準備が整っています。彼らが技術を開発し、磨き上げていくにつれ、私たちは生産性とワークフロー管理への影響を心待ちにしています。

「機械学習をマスターするための10のGitHubリポジトリ」

ブログは機械学習コース、ブートキャンプ、書籍、ツール、インタビューの質問、チートシート、MLOpsプラットフォームなどをカバーしており、MLをマスターし、夢の仕事を確保するための情報を提供しています

Machine learning

ChatGPTが１歳になりました：バイラルなモバイルアプリと数百万ドルの収益！

2023年は盛りだくさんの一年でした。ChatGPTが1年を迎え、我々の日常生活における人工知能の境界を再定義してきました。ChatGPTは単に成長しただけでなく、進化し、適応し、会話型AIの領域で新たな基準を築きました。立ち上げからわずか1年で、ChatGPTのモバイルアプリケーションは素晴らしい成功を収め、1100万以上のインストールと約3,000万ドルの収益を生み出しました。この記事では、ChatGPTのモバイルアプリケーションの成長、影響、将来の展望について探っていきます。謙虚なスタート ChatGPTの旅は、アクセス可能でインタラクティブなAIを実現するという有望なプロジェクトとして始まりました。最初のリリースは好奇心と慎重な楽観に迎えられました。AIコミュニティはすぐにその潜在能力に気付き、ChatGPTが見出しを飾るようになるまで時間はかかりませんでした。文脈を理解し、人間らしい応答を生成する能力は、その一部に過ぎませんでした。進化とアップデート 1年を通じて、ChatGPTは何度ものアップデートを経て、パフォーマンスとユーザーエクスペリエンスが向上しました。開発者はフィードバックを受け入れ、バグを修正し、ChatGPTをよりスマートで速く、信頼性の高いものにするための新機能を導入しました。ChatGPTは対話を通じて学び、応答のニュアンスを増し、複雑なクエリの処理能力を向上させました。成功の収益化：3,000万ドルの収益 ChatGPTのモバイルアプリは大きなユーザーベースと共に、相当な収益をもたらしました。初年度に約3,000万ドルの収益を上げ、利益を出すベンチャーと証明しました。この財務的な成功はアプリの人気を示すだけでなく、さらなる成長と拡大の可能性を明らかにしています。情報検索の変革 ChatGPTのモバイルアプリケーションの登場により、人々が情報を探す方法が変わりました。ユーザーはチャットボットとの自然言語の対話を行うことができ、対話がよりシームレスで使いやすくなりました。質問に答えたり、推薦をしたり、個別の支援を提供したりすることで、ChatGPTはさまざまな領域のユーザーにとって信頼できるコンパニオンとなりました。 ChatGPTアプリの台頭 ChatGPTのモバイルアプリケーションは、ローンチ以来、前例のない人気の上昇を経験しました。1億1000万以上のインストールを達成し、世界中の何百万人ものユーザーにとって頼りになるチャットボットとなりました。アプリの直感的なインターフェースと正確かつ役に立つ応答能力が、その普及に貢献しています。他の記事も読んでみる: AppleとGoogleがChatGPTを年間最優秀アプリと見逃す社会と産業への影響 ChatGPTの影響は個人利用を超えて広がりました。それは顧客サービスからコンテンツ作成まで、さまざまな産業に影響を与え始めました。企業は会話を自動化し、創造的なコンテンツを生成する能力を活用し、ChatGPTを業務に統合し始めました。それは社会的な影響も受けました。ChatGPTは仕事の未来、AIの倫理、人間と機械の相互作用のバランスについての議論を引き起こしました。モバイルアプリはまだ大きな成功を収めることが期待されています。開発者は常にチャットボットの能力を向上させるために取り組んでおり、将来的にはさらにシームレスかつパーソナライズされたエクスペリエンスをユーザーに提供することができます。私たちの意見 ChatGPTの1周年を祝うにあたり、このAIチャットボットが単なる技術的な驚異以上であることは明らかです。わずか1年でのChatGPTの驚異的な成長は、AIの力とそれが技術とのやり取り方法を革新する能力の証です。1億1000万以上のインストールと約3,000万ドルの収益により、OpenAIはチャットボット市場のリーダーとして確固たる地位を築きました。それは私たちに技術との関係を見直すよう促し、無限の可能性の世界を開きました。小説的な実験から変革の力へのChatGPTの旅は、非常に素晴らしいものでした。まだまだイノベーションと対話を引っ張っていくChatGPTに、さらなる多くの年を祝杯をあげましょう。

「ラジャン・セトゥラマンと一緒にデータ分析リーダーになる」

このLeading with Dataのエピソードでは、Rajan Sethuraman、LatentView AnalyticsのCEOが、Accentureから急成長するアナリティクス企業をリードするまでの経歴について話します。彼は、LatentViewの変革における課題を強調し、生成AI、人材獲得、地理的拡大を重要視しています。Rajanは、データアナリティクスのキャリアを始める人々に対する洞察を共有しています。このLeading with Dataのエピソードは、Spotify、Google Podcasts、Appleなどの一般的なプラットフォームで聴くことができます。 Rajan Sethuramanとの対話からの主な洞察アナリティクス企業は実行から戦略的提携への転換が重要であり、顧客価値の向上に不可欠です。人材獲得は技術的、数学的、ビジネススキルの組み合わせを重視し、持続的な学習の文化を育成する必要があります。生成AIはアナリティクスを革新し、個別化された効率的なソリューションの可能性を提供しています。戦略的な地理的拡大と非組織的成長は、アナリティクス企業が市場到達を広げ、能力を強化する上で重要です。データアナリティクス市場の急速な成長により、企業は新興のトレンドに適応し、隣接する機会を探求する必要があります。 AIおよびデータサイエンスのリーダーとの洞察に満ちた議論をする、今後のLeading with Dataセッションに参加しましょう！今度は、セッションでRanjan Sethuramanがした質問と彼の回答について見てみましょう！アナリティクスとデータサイエンスへの道のりはどのように始まりましたか？私は、Accentureで20年以上、KPMGで1年以上の経験を経て、2016年6月にLatentView Analyticsに入社しました。私がLatentViewに惹かれたのは、経営コンサルティングのバックグラウンドとデータアナリティクスへの経験を組み合わせて、人材獲得や予測モデリングを通じた分析を行う点です。このビジネスコンサルティングとアナリティクスの融合が、私をLatentViewに引きつけた要素であり、ここで複雑なビジネスの問題にデータアナリティクスを活用して取り組んでいます。…

ナレッジグラフ、ハードウェアの選択、Pythonのワークフロー、およびその他の11月に読むべきもの

データと機械学習の専門家にとって、1年間のイベント満載な時期もいよいよ終盤に入ってきました皆さんの中には、新しいスキルを学ぶために最後の力を振り絞り、最新の研究に追いつくために奮闘している方も多いことでしょう

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