Search Results ROI

検索における生成AIが120以上の新しい国と地域に拡大します

「Generative AI in Search」または「Search Generative Experience（SGE）」は、世界中で拡大し、4つの新しい言語が追加されています

ビジネスにおけるオープンソースと専有モデルの選択：生成型人工知能の展開において

ジェネレーティブAIへの関心の高まりにより、2023年中頃には約350社の企業がこの分野に参入しました[1]それぞれが基礎モデルから具体的な用途までをカバーする付加価値を提供していますこの幅広さは...

現代のデータエンジニアリング

現代のデータエコシステムは常に進化し、新しいデータツールが時折現れますこの記事では、データエンジニアに影響を与える重要な要素について話したいと思いますこの記事では、どのようにこれを活用するかについて議論します...

AlluxioがAI最適化されたデータプラットフォームを発表し、より高速なMLパイプラインを提供します

「AIイニシアチブの価値実現を加速させるために、AIと機械学習のワークロードのフルポテンシャルを引き出す簡素化されたデータインフラストラクチャを活用します」

キャルレールの最高製品責任者、ライアン・ジョンソンへのインタビューシリーズ

ライアンは、初期のスタートアップからフォーチュン100の組織まで、多様なテクノロジーと製品開発のリーダーシップ経験を15年以上持っていますCallRailのチーフプロダクトオフィサーとして、彼は最高のテクノロジーソリューションを開発し、現実世界の問題を解決することに情熱を傾けていますCallRailへの参加前は、リーダーシップチームの重要メンバーでした...

イントロダクションあなたはデータの巨大なボリュームがどのように解析され、隠れたパターンや洞察が明らかにされるのかを考えたことがありますか？その答えは、クラスタリングにあります。クラスタリングは、機械学習やデータ分析において強力なテクニックであり、顧客セグメンテーションから画像分析までの様々なタスクで似た特徴を持つデータポイントをグループ化することができます。本記事では、機械学習における10種類の異なるクラスタリングアルゴリズムについて探求し、それらの動作や適用範囲について解説します。クラスタリングとは何ですか？顧客の購買履歴、生物の計測値、または画像のピクセルなど、さまざまなデータポイントの集合があると想像してください。クラスタリングを使用すると、それぞれのクラスタは他のクラスタよりも内部のアイテム同士がより類似しているサブセットにデータポイントを整理することができます。これらのクラスタは、共通の特徴や属性、または即座に明らかにされない関係によって定義されます。クラスタリングは、マーケットセグメンテーションや推薦システムから異常検出や画像セグメンテーションまで様々な分野で重要です。データ内の自然なグループを認識することで、企業は特定の顧客セグメントに対してターゲティングを行うことができ、研究者は種を分類することができ、コンピュータビジョンシステムは画像内のオブジェクトを分離することができます。したがって、クラスタリングで使用される多様なテクニックやアルゴリズムを理解することは、複雑なデータセットから価値ある洞察を抽出するために必要です。では、10種類の異なるクラスタリングアルゴリズムを理解しましょう。 A. セントロイドベースのクラスタリングセントロイドベースのクラスタリングは、セントロイド（代表点）の概念に基づいてデータセット内のクラスタを定義するクラスタリングアルゴリズムのカテゴリです。これらのアルゴリズムは、データポイントとそのクラスタのセントロイドとの距離を最小化することを目指します。このカテゴリには、K-meansとK-modesという2つの代表的なクラスタリングアルゴリズムがあります。 1. K-meansクラスタリング K-meansは、データをk個のクラスタに分割する広く利用されるクラスタリング手法です。kはユーザーによって事前に定義されます。この手法では、データポイントを最も近いセントロイドに割り当て、収束するまでセントロイドを再計算します。K-meansは数値属性を持つデータに効率的で効果的です。 2. K-modesクラスタリング（カテゴリカルデータのクラスタリングバリアント） K-modesは、カテゴリカルデータに適したK-meansの適応です。セントロイドではなく、各クラスタ内で最も頻度の高いカテゴリ値を表すモードを使用します。K-modesは、非数値属性を持つデータセットで価値のあるクラスタリングを効率的に行うための貴重な手段です。クラスタリングアルゴリズム主な特徴適切なデータタイプ主な使用例 K-meansクラスタリングセントロイドベース、数値属性、スケーラブル数値（数量）データ顧客セグメンテーション、画像分析…

「コードレスのソリューションでAIを民主化する」

急成長するAI企業Pixisの最高技術責任者（CTO）として、私とチームは常に成長するマーケティングセクター向けにAIを民主化する方法について考えています。 Pixisでは、ユーザーのためにテクノロジーを「民主化」するとは何を意味するのかについて常に議論してきました。これらの議論は、技術的な専門知識を必要としない製品の開発につながりました。2019年に開始した当初から、私たちは「AIの民主化」という言葉を頻繁に使っていましたが、技術自体はエキスパートやエンジニアによって使われる必要がありました。マーケティングスタックへのAIの統合から、テクノロジーを最大限に活用するためには、さまざまな技術エキスパートが必要でした。それが私たちが真に実現しようとした目標であり、マーケター自身がAIの潜在能力を直接活用できる産業全体のパラダイムシフトをもたらす旅の始まりです。ビジネスにAIを統合する際の大きな課題の1つは、実装プロセスそのものです。我々は2〜3週間かかると気づきました。AIの実装に理解が不足していると報告している企業の約70％を考えると、このプロセスをシンプルかつ直感的にする必要があると認識しました。私たちは、プラグインをダウンロードしてインストールするだけの簡単な方法でAIインフラストラクチャを提供することによって、統合時間を数分から数週間に短縮しました。私は、すべてのマーケティングAI企業の目標は、成長マーケター自身が製品を簡単に利用できるようにすることでなければならないと信じています。自然言語処理（NLP）モデルや複雑なアルゴリズムを活用して、オールラウンドのパフォーマンスおよび入札予算の最適化に最適な戦略を予測するためには、顧客がデータサイエンスに関してどれだけの知識を持っているかに関係なく、製品を簡単に操作できるものでなければなりません。 AIテクノロジーは、データ分析やプログラミングのバックグラウンドを持たない人々にとっても使いやすく設計される必要があります。これには、データの入力と結果の解釈が誰でもできるようにするシンプルなドラッグアンドドロップのユーザーインターフェース（UI）の開発が含まれる場合があります。コード不要のAIインフラストラクチャは、直感的で使いやすいインターフェースと人工知能を組み合わせ、データ分析のスキルがなくてもAIの力を利用することができるようにします。コード不要のAIインフラストラクチャは、AIの民主化に対する他の障壁にも対応します。透明なプロセス：コード不要のAIマーケティングツールは、どのように動作し、どのデータを使用し、どのように結果に至るかを明確に説明するようにプログラムできます。Pixis AIも同様です。この透明性の欠如は、AIがマーケティング活動にどのように影響を与えるか、AIが特定の推奨事項に至るまでのプロセスがいかにしているかについて不確かさを抱く潜在的なユーザーをしばしば躊躇させます。60％以上の企業が「AIへの信頼」を重大な障害としていますが、コード不要のAIマーケティングツールは、意思決定プロセスを明確にする説明可能なAI（XAI）アルゴリズムを実装することにより、AIの「ブラックボックス」に対する懸念を解消し、技術プロセスと結果に対する信頼を醸成します。データプライバシーの遵守：データパイプラインには、暗号化、匿名化、堅牢なアクセス制御レイヤーの実装が不可欠です。コード不要のAIテクノロジーでは、マーケターによるコーディングが必要ではないということは、データプライバシーのコンプライアンスが低下することを意味しません。コード不要のアルゴリズムは、国際的なデータ標準（GDPR）などが重要であり、AIプラットフォームに委ねられた機密データを安全かつ尊重することを目指すように設計することができます。手頃なAIソリューション：専門的な専門知識とエキスパートが必要な高度なAIテクノロジーは、多くの企業には手の届かないものです。目的に合わせて開発されたコード不要のAIソリューションは、特定の課題を解決するために効果的に開発されているため、コストを大幅に削減し、より高いROIを提供できます。さらに、AIとの作業に従業員をスキルアップするコストやAIテクノロジースペシャリストを招聘するコストはかかりません。この費用対効果の高いパワフルなAIソリューションにより、スタートアップ企業や大企業もAIに手の届く範囲内で利用できるようになります。ただし、マーケターはAIソリューションで実現したいことがソリューション自体が許可する範囲を超える場合もあると認識しています。ここで本当に面白い部分が始まると私は考えています。今日、私たちのAIインフラストラクチャの一部として、マーケターはAIプレイグラウンドへのアクセスも開放しており、データサイエンティストやその他の技術エキスパートを招待して特定の目的に合わせてモデルをカスタマイズし、ビジネスの通常の優先順位付けと製品の実験を行うことができます。これが民主化の力が発揮される真に素晴らしいところです。テクノロジープロバイダーがユーザーに製品を形作り、初期の提供以上に安全に製品を活用またはカスタマイズする能力を与える場所です。私たちは、AIのマーケティングにおける民主化を克服すべき課題ではなく、私たちが進んでいるエキサイティングな旅と考えています。私たちのビジョンは、AIが「独占的な特権」としてではなく、あらゆる規模の企業にとって非常に価値のあるアクセス可能なツールとなり、あらゆるマーケターの手によって非常に優れた結果をもたらすことです。 Pixisについて Pixisは、ブランドがマーケティングのあらゆる側面を拡大し、無限に複雑な消費者行動の中で意思決定を補完するためのノーコードAIプラットフォームです。同社のコードレスAIインフラは、キャンペーンの最適化からクリエイティブアセットの生成まで、1行のコードを書くことなく、マーケターに堅牢なプラグアンドプレイのAI製品を提供する200種類以上の独自のAIモデルを提供します。この記事は、コードレスソリューションでAIを民主化するに掲載されました。出典：MarkTechPost

「機械学習手法を用いたJava静的解析ツールレポートのトリアージに関する研究」

この研究では、最新の機械学習技術を利用して、Java静的解析ツールからの効果的な発見の選別について詳しく探求しています

トップ10のコードなしAIアプリビルダー

あなたは、「コーディングを知っていたら、夢のソフトウェアを作れるのになあ」と思ったことはありませんか？それが現実になるかもしれません。AIアプリビルダーはあなたのビジョンを現実の解決策に変えることができます。ノーコードのAIアプリビルダーは、コーディングの経験や知識なしにソフトウェアアプリケーションや繰り返しのタスクを自動化する解決策、ウェブサイトのインターフェースなどを作成できる革命的なツールです。ゼロのコーディング知識で効率的なソフトウェアアプリケーションを開発するためのトップ10の強力なAIアプリビルディングツールを探求しましょう。詳しくはこちら：2023年になぜノーコード機械学習を学ぶべきか？ ClickUp ClickUpは、大規模なプロジェクトを管理し、チームのコラボレーションを処理する最も効率的なAIアプリビルダーの一つです。35以上のClickAppsを利用して、タスクを作成と自動化、ワークフローを最適化し、ワークスペースを好みにカスタマイズすることができます。ドラッグアンドドロップ機能により、設定プロセスを簡単にアクセスできます。コーディングの経験なしに、アプリを構築して統合し、進捗を追跡および監視し、高度なツールを使用することができます。利点無限の創造性のための事前構築テンプレート 1000以上の外部統合をシームレスに実現フリーランサー、ソロプレナー、起業家に利用可能ドラッグアンドドロップオプションで50以上のアクションポイントエディタ内にリンクされた自動化機能制約ワークスペースの配置に時間がかかるプラットフォームにはより多くの自動化機能が必要 Make（Integromat） Make（旧Integromat）は、実現可能なデザインインターフェースで高品質なビジネスソリューションを作成し、複雑な組織のタスクを自動化する完璧なツールです。ノーコードのアプローチを用いてアプリケーションを開発できる最もシンプルなAIアプリビルダーの一つです。ITやマーケティングから人事まで、すべての部門とチームのワークフローを向上させることができます。利点使いやすいドラッグアンドドロップ機能部門間のワークフローの効率化タスクの自動化に適応可能なテンプレート複雑なタスクを簡単なプロセスに分解制約すべての機能をマスターするには時間がかかる可能性がある Quixy…

「10月2023年のベストセールスエンゲージメントプラットフォーム」

現在の速いペースでますますデジタル化されていくビジネス環境において、顧客と効果的に関わるアートは劇的に進化していますセールスエンゲージメントプラットフォームは、セールスチームにとって不可欠なツールとして登場しましたこれらのプラットフォームは、相互作用を強化し、プロセスを自動化し、セールスを推進するための高度な機能を提供しますこれらのプラットフォームは、単に連絡先を管理したり、セールスを追跡したりするだけではありませんそれらは包括的なアプローチを表しています...

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