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AI Pin iPhoneを置き換えるかもしれないデバイス

2007年1月9日を振り返ると、最初のiPhoneが発売された時、Appleのイノベーションの中心で、iPhoneの誕生が驚愕の展開として明らかになりましたスティーブ・ジョブズの執念によって推進され…

「AIツールのためのベスト5のブラックフライデーセール」

今年最も待ち望まれているブラックフライデーイベントへようこそ！先端のAIツールと無敵のディールが出会う場所です！テックの世界が興奮に包まれる中、私たちは最高のAIツールとアプリケーションを厳選し、破格の割引価格で提供します開発者、ビジネスオーナー、AI愛好家、全ての方々におすすめのブラックフライデーセールです

「Juliaプログラミング言語の探索：アプリケーションプログラミングインターフェース（API）—パート1」

👋 こんにちは、ジュリアプログラミング言語を探索するシリーズへようこそエンドツーエンドの機械学習（ML）プロジェクトを開発するためのアプリケーションプログラミングインターフェース（API）は重要な役割を果たしています

「データ駆動の旅路の解読：PaisabazaarのCEOからの洞察」

イントロダクション Leading with Dataのこのエピソードでは、Kunal JainがPaisabazaarのCEOであるNaveen Kukrejaとの対話を展開します。Naveenの素晴らしいキャリアに隠された秘密を明らかにしましょう。彼は銀行や金融サービスの領域を航海し、インドの進化するデジタルの風景においてデータ中心の戦略を先駆けています。私たちはNaveenの経験やPaisabazaarでのリーダーシップを通じて、ビジネスにおけるデータの変革力を解読します。キーインサイトデータ中心のビジネスモデルを受け入れることは、現代の意思決定にとって困難ですが、不可欠です。ビジネスの成長は、デジタル変革に適応し、インドスタックなどのイニシアティブを活用することにかかっています。データサイエンスの重要性は、特に製品やサービスを消費者のニーズに合わせるためにビジネスが拡大するにつれて増大します。公開リストの立ち上げは、規律と透明性を確保し、成長と収益性のバランスのとれたアプローチに影響を与えます。データに基づく意思決定には、直感とデータに基づく意思決定を調和させる効果的なリーダーシップが必要です。ビジネスの未来はAI（人工知能）やML（機械学習）の大きな影響によって形作られ、柔軟性とスキル向上の必要性が強調されています。データ分析への移行には実地経験と堅牢な技術チームが必要です。個人の興味と継続的な学習は、新しい視点を促進し、職業的成長を育みます。銀行業務、金融サービス、アナリティクスにどのように関わるようになったのですか？私はIIM Calcuttaでのキャンパス採用中に偶然にも銀行業務や金融サービスに関わることになりました。私の関心は消費者行動やマーケティングにありましたが、シティバンクが私のキャリアの軌道を変えました。本格的な分析への本当の導入は、英国のキャピタルワンで得ました。データに基づく意思決定がビジネスに欠かせないもので、それはインドの発展途上のデジタル風景とは対照的でした。キャピタルワンでAata中心の環境にどのように適応しましたか？その移行は挑戦的であったが、非常に貴重な経験でした。私はシティバンクからキャピタルワンに移り、クレジットカードビジネスをより深く理解し、デジタルの成熟した市場で新たなスキルを学ぶことを目指しました。データアナリティクスの知識がないまま、アナリストのチームを管理することは大変でしたが、それによって私の意思決定能力が磨かれ、ビジネスの成果においてデータの重要性を学びました。どうしてインドに帰国し、保険業界に進出することになったのですか？ 2007年と2009年の世界的な金融危機により、自分のキャリアパスを再考する必要がありました。キャピタルワンは厳しい時期を迎え、私はインドの成長する保険セクターにチャンスを見出しました。アビバでの活動では、クロスセルとアナリティクスの機能をゼロから立ち上げました。これは興奮するものであり、私の強みにも合致していました。アビバでの経験がPaisabazaarの創設にどのようにつながったのですか？デジタルがインドで大きな力を持ちつつあり、アビバのデジタルビジネスをリードする中で、私は成長の鍵となるプレーヤーであるPolicybazaarと提携しました。英国の成熟市場のようなインドでの金融マーケットの潜在力は明白でした。私はPolicybazaarに参加し、Paisabazaarを主要なクレジットマーケットプレイヤーとして確立することに臨みました。…

「ReactとChatGPT APIを使用して独自のAIチャットボットを作成する方法」

このブログでは、ReactとChatGPT APIを使用して独自の人工知能（AI）チャットボットを作成するプロセスを案内します

あなたのVoAGIポスト-なぜPythonでリスト内包表記を過度に使用すべきではないか

Pythonのリスト内包表記は非常に便利な1行コードですしかし、使いすぎるとコードのメンテナンスが困難になることがありますその理由を以下に説明します

Python

「AIによる気候変動対策の加速」

「ボストン・コンサルティング・グループとの新しいレポートによると、AIは世界の温室効果ガス排出量の5〜10％を軽減する可能性があります」

「ChatGPT AI-1の解放：高度なLLMベースのシステムの構築」

導入この記事では、チャットGPT AI-1を使ったLLM（大規模言語モデル）に基づくシステムの構築について説明します。読者がプロンプトエンジニアリングの基礎について理解していることを前提としています。概念を理解するためには、以下を参照してください：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/08/prompt-engineering-in-generative-ai/ この記事はステップバイステップのアプローチで行われます。トピックの大きさを考慮して、記事を3つのパートに分けています。これはそのうちの最初のパートです。システムには単一のプロンプトだけでは十分ではなく、LLMベースのシステムの開発部分に詳しく取り組みます。学習目標 LLMベースのシステム構築の始め方を学ぶ。 LLMの動作原理を理解する。トークンとチャットフォーマットの概念を理解する。分類、モデレーション、思考の連鎖推論を適用してシステムを構築する。この記事はデータサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。 LLMの動作メカニズムテキスト生成プロセスでは、プロンプトが与えられ、LLMに対してそのプロンプトを完成させるものを埋めるように求められます。例: 数学は_______です。LLMは「興味深い科目、すべての科学の母など」と埋めることができます。大規模言語モデルは、教師付き学習によってこれらすべてを学習します。教師付き学習では、モデルは入力と出力の関係をラベル付きのトレーニングデータを通じて学習します。X-Yマッピングにも同じプロセスが使用されます。例: ホテルのフィードバックの分類。部屋が素晴らしかったという口コミは肯定的な感情のレビューとしてラベル付けされ、一方で「サービスが遅い」という口コミは否定的な感情としてラベル付けされます。教師付き学習では、ラベル付けされたデータを取得し、それらのデータを使ってAIモデルをトレーニングします。トレーニング後はデプロイされ、最終的にモデルが呼び出されます。今度は美しい場所のような新しいホテルのレビューを与えて、結果が肯定的な感情であることを期待します。大規模言語モデルには基本的なLLMと指示に調整されたLLMの2つの主要なタイプが存在します。これらの概念を理解するために、以下のリンク先の記事を参照してください。基本的なLLMを変換するプロセスとは？基本的なLLMを指示に調整されたLLMに変換するプロセスは以下の通りです:1. 基本的なLLMは大量のデータ（数百億の単語）でトレーニングする必要があります。このプロセスは広範なスーパーコンピューターシステムで数か月かかることがあります。2. モデルは、小規模な例のセットに対してファインチューニングを行うことでさらにトレーニングされます。3. 出力の品質に対するさまざまなLLMの評価（出力が役に立つかどうか、正直かどうか、無害かどうかなどの基準）を人間から得るためのツールとして、RLHF（Reinforcement Learning…

オープンAIアシスタント対RAGパート1：重大な制約と可能性

「まだ早いですが、Open AIはRAGやAPI指向のアプリケーションを完全に取って代わる可能性があります数回の繰り返しを経て、そのような可能性が高まるかもしれません最終的にはどうなるのでしょうか？OpenAIアシスタント vs ラマインデックス付きのRAG」

メタラマは本当にオープンソースなのか？ (Meta Rama wa hontō ni ōpun sōsu na no ka?)

「メタLLaMAのオープンソースLLMとしての真正性を探求し、基準と大きな意義を解析する」

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