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50以上の最新の最先端AIツール（2023年7月）

AIツールは急速に開発が進んでおり、新しいものが定期的に導入されています。以下は、日常のルーティンを強化することができるいくつかのAIツールです。 tl;dv GPTモデルによって動作するこのツールは、ZoomやGoogle Meetの会議録音ツールです。tl;dvは、通話をユーザーのために書き起こして要約します。 Otter AI 人工知能を使用して、Otter.AIは、共有可能で検索可能なリアルタイムの会議の議事録をユーザーに提供します。 Taskade Taskadeは、タスクやプロジェクトを効率的に管理するのに役立つAI生産性ツールです。 Notion AI Notion AIは、Notionワークスペース内で書く、アイデアを出し、編集し、要約するのを支援するライティングアシスタントです。 Bing Microsoftが開発したAIパワードのBing検索エンジンは、ウェブを検索するたびに研究アシスタント、パーソナルプランナー、クリエイティブパートナーのようなものを持つようになりました。 Bard Googleが開発したチャットボットのBardは、生産性を高め、アイデアを形にするのに役立ちます。 Forefront Forefront AIは、GPT-4、画像生成、カスタムパーソナ、共有可能なチャットに無料でアクセスできるプラットフォームであり、企業に改善された効率性とユーザーエクスペリエンスを提供します。 Merlin Merlinは、ブログサマライザーやGmailのAIライターなどの機能を提供して、ユーザーが任意のウェブサイト上で任意のタスクを完了できるようにするChatGPT拡張機能です。 WNR AI…

グループ化および空間計量データの混合効果機械学習におけるGPBoost

GPBoostを用いたグループ化されたおよび地域空間計量データの混合効果機械学習 - ヨーロッパのGDPデータを用いたデモ

PythonからJuliaへ：基本的なデータ操作とEDA

統計計算の領域でエマージングなプログラミング言語として、Julia は近年ますます注目を集めています他の言語に優る2つの特徴があります...

METAのHiera：複雑さを減らして精度を高める

畳み込みニューラルネットワークは、20年以上にわたってコンピュータビジョンの分野を支配してきましたトランスフォーマーの登場により、それらは放棄されると考えられていましたしかし、多くの実践者は…

超幾何分布の理解

二項分布は、データサイエンスの内外でよく知られた分布ですしかし、あなたはその人気のないいところのいとこである超幾何分布について聞いたことがありますか？もしそうでない場合、この投稿をご覧ください...

SparkとPlotly Dashを使用したインタラクティブで洞察力のあるダッシュボードの開発

クラウドデータレイクは、すべてのタイプ（構造化および非構造化）のデータのスケーラブルで低コストなリポジトリとして、エンタープライズ組織に広く採用されています分析には多くの課題があります...

AIの脅威：自動化された世界における見えない課題

この記事では、2023年に現れるAIの脅威、AIシステムのセキュリティーの複雑さ、そしてAI駆動の防御、規制、教育の重要性について議論しています

GPT-4 新しいOpenAIモデル

近年、人工知能に基づく自然言語システムの開発は前例のない進歩を遂げています

人間の理解と機械学習のギャップを埋める：説明可能なAIを解決策として

この記事は、説明可能なAI（XAI）の重要性、解釈可能なAIモデルを構築する上での課題、および企業がXAIモデルを構築するための実践的なガイドラインについて詳しく説明しています

Machine learning

トヨタのAIにより、電気自動車の設計がより迅速になりました

トヨタ研究所（TRI）は、車両設計の世界で発表を行いました。彼らは、画期的な生成型人工知能（AI）技術を発表し、電気自動車（EV）の設計方法を変革することを目指しています。この新しい技術により、トヨタは、EVの設計の手動開発がしばしば妨げられる制約を克服することを目指しています。このエキサイティングなブレークスルーについて詳しく見ていきましょう。また読む： Tech Mahindra CEO Accepts Sam Altman’s AI Challenge クリエイティブプロセスの強化デザイナーは、既に公開されているテキストから画像を生成するAIツールを、創造プロセスの早い段階で利用することができます。 TRIの革新的な技術は、初期の設計スケッチとエンジニアリングの制約をこのプロセスに組み込むことができ、設計とエンジニアリングの考慮事項を調整するために必要な反復回数を大幅に減らすことができます。これにより、設計プロセスの効率が向上するだけでなく、時間も節約できます。また読む：Meta Launches ‘Human-Like’ Designer AI for Images より速く、より効率的な設計 TRIの新しい技術を実装することで、電気自動車の設計を革命することができます。このツールにより、エンジニアリングの制約を設計プロセスに直接組み込むことができ、トヨタはこれまで以上に迅速かつ効率的に電動車を設計することができます。設計時間を短縮することは、EVの革新の最前線にいるトヨタを優位に立たせる重要な利点です。また読む：zPod, India’s…

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