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「2023年に注目すべき10の環境テック企業」

これらの企業の力は、環境技術セクター内でのポジティブな変革を推進する能力を具体化しています

この人工知能論文は、画像認識における差分プライバシーの高度な手法を提案し、より高い精度をもたらします

機械学習は、近年のパフォーマンスにより、さまざまな領域で大幅に増加しました。現代のコンピュータの計算能力とグラフィックスカードのおかげで、ディープラーニングによって、専門家が与える結果を上回ることもあります。しかし、医療や金融などの機密性の高い領域での使用は、機械学習モデルへのアクセス権を持つ攻撃者が特定のトレーニングポイントのデータを取得することを禁止する形式的なプライバシーガラントである差分プライバシー（DP）による機密性の問題を引き起こします。画像認識における差分プライバシーの最も一般的なトレーニングアプローチは、差分プライベート確率的勾配降下法（DPSGD）ですが、現在のDPSGDシステムによって引き起こされるパフォーマンスの低下により、差分プライバシーの展開は制限されています。差分プライバシーを持つディープラーニングの既存の方法は、目的関数の値が改善されない場合でも、すべてのモデルの更新を許可するため、さらなる改善が必要です。いくつかのモデルの更新では、勾配にノイズを追加することが目的関数の値を悪化させることがありますが、特に収束が迫っている場合には、その影響により結果としてモデルが悪化します。最適化の対象が劣化し、プライバシー予算が無駄になります。この問題に対処するため、中国の上海大学の研究チームは、候補更新がアップデートの品質とイテレーションの数に依存する確率で受け入れられるシミュレーテッドアニーリングベースの差分プライバシーアプローチ（SA-DPSGD）を提案しています。具体的には、モデルの更新が目的関数の値を改善する場合は受け入れられます。それ以外の場合、更新は一定の確率で拒否されます。局所的な最適解に収束するのを防ぐために、著者らは確定的な拒否ではなく確率的な拒否を使用し、連続した拒否の数を制限することを提案しています。そのため、シミュレーテッドアニーリングアルゴリズムは、確率的勾配降下法のプロセス中に確率でモデルの更新を選択するために使用されます。以下に、提案されたアプローチの高レベルな説明を示します。 1- DPSGDはイテレーションごとにアップデートを生成し、その後、目的関数の値が計算されます。前回のイテレーションから現在のイテレーションへのエネルギーシフトと承認されたソリューションの総数を使用して、現在のソリューションの受け入れ確率を計算します。 2- エネルギー変化が負の場合、受け入れ確率は常に1のままです。つまり、正しい方向に進むアップデートは受け入れられます。ただし、モデルのアップデートがノイズを含んでいる場合でも、トレーニングが収束する方向に主に移動することが保証されます。実際のエネルギーは非常に小さい確率で正になる可能性もあります。 3- エネルギー変化が正の場合、受け入れ確率は承認されたソリューションの数が増えるにつれて指数関数的に減少します。この状況では、ソリューションを受け入れるとエネルギーが悪化します。ただし、決定的な拒否は最終的なソリューションが局所的な最適解になる可能性があります。したがって、著者らは、確率的な拒否を使用してエネルギー変化が正のアップデートを小さく、減少する確率で受け入れることを提案しました。 4- 連続した拒否が多すぎる場合、アップデートはまだ許可されます。連続した拒否の数が制限されているため、受け入れ確率は非常に低くなり、収束に近づくにつれて正のエネルギー変化を持つほとんどのソリューションを拒否する可能性があり、局所的な最大値に達する可能性さえあります。拒否の数を制限することで、必要な場合にはソリューションを受け入れることでこの問題を防止します。提案手法の性能を評価するために、SA-DPSGDは3つのデータセット、MNIST、FashionMNIST、およびCIFAR10で評価されます。実験の結果、SA-DPSGDは、プライバシーコストまたはテスト精度の観点で、最先端の手法DPSGD、DPSGD(tanh)、およびDPSGD(AUTO-S)を大幅に上回ることが示されました。著者によれば、SA-DPSGDは、プライベートおよび非プライベートの画像の分類精度のギャップを大幅に埋めることができます。ランダムなアップデートスクリーニングを使用することで、差分プライベート勾配降下法は各イテレーションで正しい方向に進み、得られる結果がより正確になります。同じハイパーパラメータでの実験では、SA-DPSGDはMNIST、FashionMNIST、CI-FAR10のデータセットで高い精度を達成し、最先端の結果と比較しても高い精度を実現します。自由に調整可能なハイパーパラメータの場合、提案手法はさらに高い精度を達成します。

「データサイエンティスト vs データアナリスト vs データエンジニアー – 違いを解明する」

ビッグデータの時代において、組織はますます巨大なデータベースに隠された潜在能力を解き放つために、専門知識を持つプロフェッショナルに頼ることが増えていますデータアナリスト、データサイエンティスト、そして...

2023年の機械学習研究におけるトップのデータバージョン管理ツール

生産に使用されるすべてのシステムはバージョン管理する必要があります。ユーザーが最新のデータにアクセスできる単一の場所です。特に多くのユーザーが同時に変更を加えるリソースには監査トレイルを作成する必要があります。チーム全員が同じページにいることを確保するために、バージョン管理システムが担当しています。それにより、チーム全員が同時に同じプロジェクトで協力し、ファイルの最新バージョンで作業していることが保証されます。適切なツールがあれば、このタスクを迅速に完了することができます！信頼性のあるデータバージョン管理方法を採用すると、一貫性のあるデータセットとすべての研究の完全なアーカイブを持つことができます。データバージョニングソリューションは、再現性、トレーサビリティ、およびMLモデルの履歴に関心がある場合、ワークフローに必須です。データセットやモデルのハッシュなどのオブジェクトのコピーを取得し、区別して比較するために使用できるデータバージョンが頻繁にメタデータ管理ソリューションに記録されるようにすると、モデルのトレーニングがバージョン管理され、繰り返し可能になります。さあ、コードの各コンポーネントを追跡できる最高のデータバージョン管理ツールを調べてみましょう。 Git LFS Git LFSプロジェクトの使用は制限されていません。Gitは、GitHub.comやGitHub Enterpriseなどのリモートサーバーに大きなファイルの内容を保存し、大きなファイルをテキストポインターで置き換えます。音声サンプル、映画、データベース、写真など、置き換えられるファイルの種類には大きなファイルが含まれます。 Gitを使用して大規模なファイルリポジトリを迅速にクローンして取得したり、外部ストレージを使用してGitリポジトリでより多くのファイルをホストしたり、数GBの大きさの大きなファイルをバージョン管理することができます。データの取り扱いにおいては比較的シンプルな解決策です。他のツールキット、ストレージシステム、スクリプトは必要ありません。ダウンロードするデータ量を制限します。これにより、大きなファイルのコピーがリポジトリから取得するよりも速くなります。ポイントはLFSを指し、より軽い素材で作られています。 LakeFS LakeFSは、S3またはGCSにデータを格納するオープンソースのデータバージョニングソリューションであり、Gitに似たブランチングおよびコミット方法をスケーラブルに実装しています。このブランチング方法により、別々のブランチで変更を可能にし、アトミックかつ即座に作成、マージ、およびロールバックできるようにすることで、データレイクをACID準拠にします。 LakeFSを使用すると、繰り返し可能でアトミックなデータレイクの活動を開発することができます。これは新しいものですが、真剣に取り組む必要があります。Gitのようなブランチングとバージョン管理の方法を使用してデータレイクとやり取りし、ペタバイト単位のデータをスケーラブルにチェックできます。 DVC Data Version Controlは、データサイエンスや機械学習のアプリケーションに適したアクセス可能なデータバージョニングソリューションです。このアプリケーションを使用してパイプラインを任意の言語で定義することができます。 DVCは、その名前が示すように、データバージョニングに特化しているわけではありません。このツールは、大きなファイル、データセット、機械学習モデル、コードなどを管理することで、機械学習モデルを共有可能かつ再現可能にします。さらに、チームがパイプラインと機械学習モデルを管理しやすくします。このアプリケーションは、迅速に設定できる簡単なコマンドラインを提供することで、Gitの例にならっています。最後に、DVCはチームのモデルの再現性と一貫性を向上させるのに役立ちます。コードの複雑なファイルの接尾辞やコメントではなく、Gitのブランチを使用して新しいアイデアをテストします。旅行中にペーパーや鉛筆ではなく、自動的なメトリックトラッキングを使用します。プッシュ/プルコマンドを使用して機械学習モデル、データ、およびコードの一貫したバンドルを製品環境、リモートマシン、または同僚のデスクトップに転送するためのアドホックなスクリプトではなく使用します。 DeltaLake DeltaLakeというオープンソースのストレージレイヤーにより、データレイクの信頼性が向上します。Delta Lakeは、バッチおよびストリーミングデータ処理をサポートするだけでなく、スケーラブルなメタデータ管理も提供します。現在のデータレイクに基づいており、Apache…

「機械学習モデルを展開する」とはどういう意味ですか？

データサイエンスは、ますます多くの企業を引き付け続ける有望な分野ですが、産業化プロセスに統合されるのに苦労しています。ほとんどの場合、機械学習（ML）モデルは、科学的な研究の文脈でオフラインで実装されます。作成されたモデルのほぼ90%は、実際のプロダクション条件で展開されることはありません。展開は、MLモデルが既存のプロダクション環境に統合され、効果的なデータ駆動型のビジネスの意思決定を実現するプロセスと定義できます。これは、機械学習ライフサイクルの最後の段階の1つです。ただし、近年、MLは純粋な学術研究分野から実際のビジネスの課題に対応できるものに進化してきました。ただし、運用システムで機械学習モデルを使用する際には、さまざまな問題や懸念があるかもしれません。プロダクション環境でMLモデルを定義するためのいくつかのアプローチがありますが、その範囲によって異なる利点があります。ほとんどのデータサイエンティストは、モデルの展開はソフトウェアエンジニアリングのミッションであり、日常の業務により密接に関連しているため、ソフトウェアエンジニアによって処理されるべきだと考えています。 KubeflowやTFXなどのツールは、モデルの展開プロセス全体を説明することができ、データサイエンティストはこれらを使用するべきです。Dataflowなどのツールを使用することで、エンジニアリングチームとの密接な連携が可能になります。展開前にデータパイプラインの一部をテストすることができるステージング環境を設定することもできます。展開プロセスは、主に以下の4つのステップに分けることができます： 1) データパイプラインの準備と構成最初のタスクは、データパイプラインが効率的に構造化され、関連性の高い高品質なデータを提供できるようにすることです。展開後にデータパイプラインとモデルをどのようにスケーリングするかを決定することが重要です。 2) 関連する外部データへのアクセスプロダクション用の予測モデルを展開する際には、可能な限り最適なデータを最適なソースから使用することに注意する必要があります。注意深く設計されたモデルでも、台無しのモデルは役に立ちません。また、この課題の別の要素は、頑健で一般化可能なモデルを得るために適切な歴史データを収集することです。一部の企業は必要なデータをすべて内部で収集していますが、完全な文脈と視点を持つためには、外部データソースも含めることを検討してください。 3) 効果的なテストとトレーニングの自動化ツールの構築予測モデルを展開する前に、厳格で妥協のないテストとトレーニングが必要ですが、時間がかかる場合があります。したがって、遅延を避けるために可能な限り自動化する必要があります。時間を節約するトリックやツールに取り組むだけでなく、エンジニアの努力や手動操作なしで機能するモデルを作成する必要があります。 4) 頑健な監視、監査、および再利用プロトコルの計画と設計 MLモデルを展開および実行する前に、実際に期待されるタイプの結果を生成するかどうかを確認する必要があります。これらの結果が正確であり、モデルに提供されるデータがこれらのモデルを一貫して有用で関連性のあるものに維持することが確認されなければなりません。また、古い弱いデータは正確な結果につながる可能性があります。機械学習の実験を詳細に見ると、これらは時間の経過に伴って変化することのない、つまり、モデルのトレーニングに関連するデータはしばしば固定されていることに気付きます。言い換えれば、このデータは変化せず、または実験中にほとんど変化しません。この場合、クローズドモデルと言います。実世界の条件では、モデルは作成時に使用したものとはかなり異なる新しいデータに常に遭遇します。したがって、モデルが引き続き学習し、パラメータを更新し続けることが重要です。新しいデータを使用してモデルを迅速かつ簡単に再トレーニングすることが興味深いです。モデルの再トレーニングとは、元のモデルとは異なる特性を持つ新しいモデルを開発することを指します。このモデルを再展開して新しい機能を活用することが重要です。結論として、MLモデルの展開は、MLモデルの使用と活用に関連するすべての懸念を徹底的に理解することが成功するためには必要です。1人の個人が以下の必要な才能をすべて備えていることは非常に珍しいです：企業のニーズを理解すること MLモデルを作成することモデルを産業化することバッチまたはリアルタイムでデータを収集することデータに展開されたモデルを使用することしたがって、データエンジニア、ソフトウェアエンジニア、データサイエンティストの協力は不可欠です。…

機械学習の簡素化と標準化のためのトップツール

人工知能と機械学習は、技術の進歩によって世界中のさまざまな分野に恩恵をもたらす革新的なリーダーです。競争力を保つために、どのツールを選ぶかは難しい決断です。機械学習ツールを選ぶことは、あなたの未来を選ぶことです。人工知能の分野では、すべてが非常に速く進化しているため、「昔の犬、昔の技」を守ることと、「昨日作ったばかり」のバランスを保つことが重要です。機械学習ツールの数は増え続けており、それに伴い、それらを評価し、最適なものを選ぶ方法を理解する必要があります。この記事では、いくつかのよく知られた機械学習ツールを紹介します。このレビューでは、MLライブラリ、フレームワーク、プラットフォームについて説明します。 Hermione 最新のオープンソースライブラリであるHermioneは、データサイエンティストがより整理されたスクリプトを簡単かつ迅速に設定できるようにします。また、Hermioneはデータビュー、テキストベクトル化、列の正規化と非正規化など、日常の活動を支援するためのトピックに関するクラスを提供しています。Hermioneを使用する場合、手順に従う必要があります。あとは彼女が魔法のように処理してくれます。 Hydra HydraというオープンソースのPythonフレームワークは、研究やその他の目的のために複雑なアプリを作成することを容易にします。Hydraは、多くの頭を持つヒドラのように多くの関連タスクを管理する能力を指します。主な機能は、階層的な構成を動的に作成し、構成ファイルとコマンドラインを介してそれをオーバーライドする能力です。もう一つの機能は、動的なコマンドラインのタブ補完です。さまざまなソースから階層的に構成でき、構成はコマンドラインから指定または変更できます。また、単一のコマンドでリモートまたはローカルでプログラムを起動し、さまざまな引数で複数のタスクを実行することもできます。 Koalas Koalasプロジェクトは、巨大なデータ量で作業するデータサイエンティストの生産性を向上させるために、Apache Sparkの上にpandas DataFrame APIを統合しています。 pandasは（シングルノードの）Python DataFrameの事実上の標準実装であり、Sparkは大規模なデータ処理の事実上の標準です。pandasに慣れている場合、このパッケージを使用してすぐにSparkを使用し始め、学習曲線を回避することができます。単一のコードベースはSparkとPandasに互換性があります（テスト、より小さいデータセット）（分散データセット）。 Ludwig Ludwigは、機械学習パイプラインを定義するための明確で柔軟なデータ駆動型の設定アプローチを提供する宣言的な機械学習フレームワークです。Linux Foundation AI & DataがホストするLudwigは、さまざまなAI活動に使用することができます。入力と出力の特徴と適切なデータ型は設定で宣言されます。ユーザーは、前処理、エンコード、デコードの追加のパラメータを指定したり、事前学習モデルからデータをロードしたり、内部モデルアーキテクチャを構築したり、トレーニングパラメータを調整したり、ハイパーパラメータ最適化を実行したりするための追加のパラメータを指定できます。 Ludwigは、設定の明示的なパラメータを使用してエンドツーエンドの機械学習パイプラインを自動的に作成し、設定されていない設定にはスマートなデフォルト値を使用します。…

中国の研究者たちは、データプライバシーを保護しながらスクリーニングを改善するために、フェデレーテッドラーニング（FL）に基づく新しいμXRD画像スクリーニング方法を提案しました

フェデレーテッドラーニングは、データを解放し、誰もデータを見たりアクセスしたりすることなくAIモデルをトレーニングすることで、新しいAIアプリケーションを駆動するメカニズムを提供します。産業鉱物は、結晶性と可能な不純物に関してその結晶の不純物を決定するために、シンクロトロンX線マイクロ回折（XRD）サービスによってサービスされます。XRDサービスは膨大な数の写真を生成します。これらの画像は、さらに処理および格納される前にフィルタリングする必要があります。サービスユーザーが自分たちの元の実験写真を提供することに対する抵抗感から、スクリーニングモデルをトレーニングするための効率的なラベル付けされた例が十分にありません。スクリーニングを強化するために、データのプライバシーを保持しながら、この研究ではフェデレーテッドラーニング（FL）ベースのXRD画像スクリーニングアプローチが提案されています。先進的なクライアントサンプリングアルゴリズムの支援を受けて、彼らの解決策は、さまざまな種類と量のサンプルを使用するサービスユーザーが直面するデータの分布の不均衡の問題に対処します。彼らはまた、FLクライアントとサーバー間の非同期データ交換に対処するためのハイブリッドトレーニング技術を提案しています。研究の結果は、彼らの技術が商業的に機密情報を保護しながら、産業材料のテストを行う商業顧客に対して効率的なスクリーニングを保証する可能性があることを示しています。産業鉱物は、シンクロトロンX線マイクロ回折（XRD）を使用して結晶の不完全性を検出することができます。しかし、正確なXRD画像スクリーニングの進展は、2つの重要な問題によって妨げられています。1つは、ラベル付けされた産業サンプルの不足であり、もう1つは産業XRDサービスユーザーのプライバシー上の懸念です。研究者は、ドメイン固有の物理情報を使用してフェデレーテッドラーニングの精度を向上させるための方法を開発しました。そして、現実世界のデータ分布の不均衡を考慮した新しいクライアントサンプリングアルゴリズムを使用したサンプリング方法を実装しました。FLクライアントとサーバー間の不安定な通信環境に対処するために、ハイブリッドトレーニングアーキテクチャも開発されました。詳細なテストの結果、商業的に機密情報を損なうことなくユーザーやアプリケーション間でデータ特性を共有することで、機械学習モデルの精度が14％から25％向上しました。この革新的なシステムのフェデレーテッドラーニング機能は、データ交換における非技術的な障壁を取り除くのに役立ちます。

「2023年のトップデータウェアハウジングツール」

データウェアハウスは、データの報告、分析、および保存のためのデータ管理システムです。それはエンタープライズデータウェアハウスであり、ビジネスインテリジェンスの一部です。データウェアハウスには、1つ以上の異なるソースからのデータが保存されます。データウェアハウスは中央のリポジトリであり、複数の部門にわたる報告ユーザーが意思決定を支援するために設計された分析ツールです。データウェアハウスは、ビジネスや組織の歴史的なデータを収集し、それを評価して洞察を得ることができます。これにより、組織全体の統一された真実のシステムを構築するのに役立ちます。クラウドコンピューティング技術のおかげで、ビジネスのためのデータウェアハウジングのコストと難しさは劇的に低下しました。以前は、企業はインフラに多額の投資をしなければなりませんでした。物理的なデータセンターは、クラウドベースのデータウェアハウスとそのツールに取って代わられています。多くの大企業はまだ古いデータウェアハウジングの方法を使用していますが、データウェアハウスが将来機能するのはクラウドであることは明らかです。使用料金ベースのクラウドベースのデータウェアハウジング技術は、迅速で効果的で非常にスケーラブルです。データウェアハウスの重要性現代のデータウェアハウジングソリューションは、データウェアハウスアーキテクチャの設計、開発、および導入の繰り返しのタスクを自動化することで、ビジネスの絶えず変化するニーズに対応しています。そのため、多くの企業がデータウェアハウスツールを使用して徹底的な洞察を獲得しています。以上から、データウェアハウジングが大規模でボイジーサイズの企業にとって重要であることがわかります。データウェアハウスは、チームがデータにアクセスし、情報から結論を導き、さまざまなソースからデータを統合するのを支援します。その結果、企業はデータウェアハウスツールを以下の目標のために使用しています：運用上および戦略上の問題について学ぶ。意思決定とサポートのためのシステムを高速化する。マーケティングイニシアチブの結果を分析し評価する。従業員のパフォーマンスを分析する。消費者のトレンドを把握し、次のビジネスサイクルを予測する。市場で最も人気のあるデータウェアハウスツールは以下の通りです。 Amazon Redshift ビジネス向けのクラウドベースのデータウェアハウジングツールであるRedshiftです。完全に管理されたプラットフォームでペタバイト単位のデータを高速に処理できます。したがって、高速なデータ分析に適しています。さらに、自動の並列スケーリングがサポートされています。この自動化により、クエリ処理のリソースがワークロード要件に合わせて変更されます。オペレーションのオーバーヘッドがないため、同時に数百のクエリを実行できます。Redshiftはまた、クラスタをスケールアップしたりノードタイプを変更したりすることも可能です。その結果、データウェアハウスのパフォーマンスを向上させ、運用費用を節約することができます。 Microsoft Azure MicrosoftのAzure SQL Data Warehouseは、クラウドでホストされる関係データベースです。リアルタイムのレポート作成やペタバイト規模のデータの読み込みと処理に最適化されています。このプラットフォームは、大規模並列処理とノードベースのアーキテクチャ（MPP）を使用しています。このアーキテクチャは、並列処理のためのクエリの最適化に適しています。その結果、ビジネスインサイトの抽出と可視化が大幅に高速化されます。データウェアハウスには数百のMS Azureリソースが互換性があります。たとえば、プラットフォームの機械学習技術を使用してスマートなアプリを作成することができます。さらに、IoTデバイスやオンプレミスのSQLデータベースなど、さまざまな種類の構造化および非構造化データをフォーラムに保存することができます。 Google BigQuery…

「2023年の競争分析のためのトップツール」

競合分析とは何ですか？競合他社のブランドは業界でどれほど有名ですか？自社と比べてどれくらい多いまたは少ないですか？彼らの価格設定、株価のパフォーマンス、収益報告、サービスポリシー、企業文化について学びましょう。要するに、競合他社を特定し、製品、ブランド、またはビジネスの相対的な強みと弱点を徹底的に分析する必要があります。競合分析ツールとは何ですか？競合分析のために設計された技術の助けを借りて、競争の脅威を測定、理解、対処することができます。これらのリソースは内部的に使用することも、外部から入手することもできます。競争分析の基本的な形態は市場調査、競争情報、ビジネスプロセス分析、市場セグメンテーションの4つです。競争を分析するためのツールは、彼らがどのように運営しているかを明らかにし、市場におけるあなたが利用できる空白を特定するのに役立ちます。自分の分野の動向を把握することで、顧客の期待を満たすまたは上回る製品やサービスを提供することができるかもしれません。以下はいくつかの競合分析ツールです： Semrush 他の類似製品と比較して、Semrushは競合他社に圧倒的な優位性を持っています。Googleの検索結果のトップにランクされ、他のユーザーを上回るためには、Semrushを調査に利用することができます。競合他社の立場について包括的な概要を提供し、貴重な洞察を得るための詳細な比較が可能です。その多くの便利な機能の中には、競合他社のSEOの取り組みを把握することができる能力もあります。また、自社のサイトが検索エンジンでどれだけ優れているかも監視します。Semrushは競合他社が使用している有機キーワードも提供します。これらの情報を使用して、特定のキーワードとURLに対して競合他社のウェブサイトが他のサイトと比べてどのような位置にあるかを確認することができます。 Locobuzz Locobuzzは現在、競合分析ツールの最前線に位置しています。このプログラムは、競合他社の中で最も適したキーワードと、彼らが使用している最も人気のあるキーワードを特定します。サイトのキーワードのランキングも含まれています。それらはその後、高いページランクに寄与している記事やリンクを特定することができます。このデータを使用して、競合他社のバックリンクの効果を分析し、自社のサイトに同様の機会を積極的に追求することができます。このリソースは実現可能な連絡先を見つけるのに役立ちます。それは発展中の傾向を特定し、消費者が取る動機と経路に光を当てることができます。未処理のデータを取り、それを有用な方法で整理し、学習アルゴリズムを適用し、最終的に完成した製品を送信します。 SpyFu SpyFuは、過去5年間の競合他社のGoogleランキング、Adwordsキーワードの入札、および広告費を包括的に把握することができます。SpyFuは、競合他社のウェブサイトを分析するための最高のツールの一つです。SpyFuは競合他社が使用しているキーワードをダウンロードすることも可能です。また、競合他社のSEOとPPCの方法についても学ぶことができます。SpyFuによって、競合他社の現在および過去の有料キーワードのランキングを表示することができます。Spyfuによって、競合他社が広告にいくら費やしているかを確認することができます。プロのマーケターは、PPCキャンペーンの出発点として「事前に作成されたAdwordテンプレート」を提供します。 SimilarWeb 既存の競合分析ツールに対するSEOおよびコンテンツに焦点を当てた代替として、SimilarWebは際立っています。競合他社がトラフィックをウェブサイトに誘導するために使用する有機および有料キーワード、トラフィックソース、およびその他のメトリクスの正確で詳細な分析を提供します。情報のソースを監視し、競合他社、競合他社、および市場についてさらに詳しく学ぶことができます。SimilarWebの機械学習アルゴリズムは、毎日5+十億のイベントを処理します。競合他社と比較して、Similarwebは最も優れた競合分析ツールの一つを提供していることがわかります。 Buzzsumo Buzzsumoは、競合他社が最も誇りに思っているコンテンツを追跡します。最も成功しているソーシャルネットワークを特定するために、最も重要な投稿関連の変数を監視します。BuzzSumoの競合調査機能を利用することで、競合他社について、彼らのソーシャルメディアの到達範囲、およびコンテンツが競合他社と比較してどのようになっているかについて詳しく学ぶことができます。この競争調査ツールは、競合他社のブランドがソーシャルメディアの投稿で言及されるたびに、すぐにアラートを通知することで、メディアのモニタリングツールとしても機能します。数秒でBuzzSumoの過去5年間のデータをPDFまたはCSV形式でダウンロードすることができます。 Ahrefs 競合調査を行う際、Ahrefsは最も優れたSEOおよびコンテンツ競合分析ツールの1つです。1920億ページのデータベースを持つAhrefsは、インターネット全体でバックリンクの最大のインデックスです。最新のデータが豊富に提供されるため、競合に比べて優位に立つことができます。Ahrefsは、競合のバックリンク数とソーシャルシェア数が最も多いページを表示します。この競争情報ツールは、競合の人気のある有機キーワードも追跡し、それらのキーワードに対する検索エンジンのトラフィックのおおよそのボリュームを提供します。 Talkwalker 無料の市場調査ツールに関して、Talkwalker Alertsは非常に優れています。このツールを使用すると、ビジネスや競合他社、その他の興味のあるトピックに関する最新情報をウェブ上で監視することができます。この便利なツールは、ブログ、フォーラム、ウェブサイト、さらにはTwitterなど、オンラインのどこで競合他社に関する言及があるかをメールで通知します。実際のオフラインのオーディエンスに関する詳細な情報も提供されます。マーケターや広告主は、ターゲットオーディエンスに対してより配慮を持ったアプローチを行うために使用することができます。キャンペーンの効果も正確に評価することができます。このアプリを使用すると、ウイルス性のある戦略やコンテンツを設計することができます。ハッシュタグにも対応しており、ツイートやFacebookの更新に追い風を与えます。 Owletter Owletterは、メールを通じて競合他社の動向を評価し理解するために利用できる最高のウェブサイト競合分析ツールの1つです。このツールのおかげで、競合他社のアクションのタイミング、定期性、累積パターンを推測することができます。他の競合分析プログラムとは異なり、このツールは競合他社からメールを収集し、すべてを便利なダッシュボードにまとめます。各競合他社の基本的なデータを時間の経過とともに表示することができます。たとえば、競合他社が送信した総メールの数、送信時期、ニュースレターのスパム率などです。競合他社のメール戦略についての洞察は、自社の改善やより多くのクライアントの獲得に役立ちます。 Sociality Socialityは、複数の競合他社のレポートを1つのドキュメントにまとめることができる手頃なウェブサイト分析ツールです。このソフトウェアを使用すると、YouTube、Facebook、Twitterなどのソーシャルメディアプラットフォームを含む競合他社との比較レポートを簡単に作成することができます。相互作用のチャート、レポート、ページコンテンツを見ることで、競合他社との進捗状況を評価することができます。洗練されたフィルターを使用することで、コンテンツをカテゴリやエンゲージメントレベルに基づいて整理することができます。これにより、他の競合分析ツールとの差別化が図られます。総括すると、この広く使用されている競合分析ツールは、適切な使い方を知っていれば、驚異的な成功を収めるのに役立ちます。新規顧客は、14日間無料でサービスを試すことができます。…

「トップの画像処理Pythonライブラリ」

コンピュータビジョンは、デジタル写真、ビデオ、その他の視覚的な入力から有用な情報を抽出し、そのデータに基づいてアクションを起動したり推奨を行ったりするための人工知能（AI）の一分野です。この情報を抽出するためには、画像処理という画像を操作、編集、または操作してその特徴を抽出する現象が必要です。この記事では、Pythonで使用できるいくつかの便利な画像処理ライブラリについて説明します。 1. OpenCV OpenCVは、画像処理とコンピュータビジョンアプリケーションのための最も速く、広く使用されているライブラリの1つです。Githubでサポートされており、1000人以上の貢献者がライブラリの開発に寄与しています。1999年にIntelによって作成され、C、C++、Java、そして最も人気のあるPythonなど、多くの言語をサポートしています。OpenCVは、顔認識、物体検出、画像セグメンテーションなどのモデルを構築するための約2500のアルゴリズムを提供しています。 2. Mahotas Mahotasは、閾値処理、畳み込み、形態学的処理などの高度な機能を提供する画像処理とコンピュータビジョンのための高度なPythonライブラリです。C++で書かれており、高速です。 3. SimpleCV SimpleCVは、OpenCVのより簡単なバージョンと考えることができます。Pythonのフレームワークです。色空間、バッファ管理、固有値などの多くの画像処理の前提条件や概念を必要としません。そのため、初心者にも適しています。 4. Pillow Pillowは、Python Imaging Library（PIL）に基づいています。このライブラリは、広範なファイル形式のサポート、効率的な内部表現、かなり強力な画像処理機能を提供します。ポイント操作、フィルタリング、操作など、さまざまな画像処理活動を包括しています。 5. Scikit-Image Scikit-Imageは、画像処理のためのオープンソースのPythonライブラリです。元の画像を変換することにより、NumPy配列を画像オブジェクトとして使用します。NumPyはCプログラミングで構築されているため、画像処理に非常に高速で効果的なライブラリです。フィルタリング、モルフォロジー、特徴検出、セグメンテーション、幾何学的変換、色空間操作などのアルゴリズムが含まれています。 6. SimplelTK SimpleITKは、多次元画像解析を提供するオープンソースのライブラリです。画像を配列として考えるのではなく、空間内の点の集合として扱います。Python、R、Java、C＃、Lua、Ruby、TCL、C ++などの言語をサポートしています。 7. SciPy…

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