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メルセデス、ChatGPTを車に導入

ドイツ自動車メーカーのメルセデス・ベンツは、ChatGPT生成人工知能ソフトウェアを米国のメルセデス・ベンツ車に追加するためにMicrosoftと提携しました

2023年の最高の6つの人工知能（AI）ETF

ETFはAIに投資する便利で多様化された方法を提供します2023年最高の6つの人工知能（AI）ETFを探ってみましょう

2023年の銀行システムにおける対話型AI開発のコスト

デジタルチャンネルが増加し、顧客の期待が高まるにつれ、金融機関は、経費を抑えながらシームレスでカスタマイズされた効率的な体験を提供するという困難な課題に直面しています金融・銀行業界では、これらの課題に取り組むためにAIパワードテクノロジーを利用しています最近の報告によると、銀行業界におけるAIのグローバル市場規模は、2023年には会話型AI開発のコストが発表される予定です

マッキンゼー・レポート：B2Bセールスにとっての意味とは何ですか？

「マッキンゼー・レポート」は、ビジネス・トゥ・ビジネス（B2B）の販売プロセス分析の詳細なレポートです企業がテクノロジーやデータを活用して、顧客満足度を向上させ、コストを削減し、販売成果を改善することができるかどうかを調査していますこのレポートは、B2Bビジネスがその運営を強化し、競争上の優位性を構築する方法について貴重な洞察を提供していますこの記事では、その中からいくつかのキーとなるポイントを探求します「マッキンゼー・レポート」：B2Bセールスにとって何を意味するのか？詳細を読む>>

AIを使って若返る方法：新しい抗加齢薬が発見される

AIアルゴリズムが突破口を開き、老化や年齢関連疾患と戦う可能性のある潜在的な薬剤を特定するのに重要な役割を果たしました。この先駆的な方法により、さまざまな年齢関連疾患に関連する不良細胞を対象とする3つの化合物が研究者に導かれました。さらに、従来のスクリーニング方法よりもかなりコスト効果が高く、抗老化薬市場を完全に変える可能性があります。この興奮を持っている突破口について掘り下げてみましょう。また読む：AIのジェンフォーマー：生命の設計図を解読する AIの力を薬剤探索に解き放つエディンバラの専門家を率いる研究チームは、AIの力を活用して、老人細胞を標的とする薬剤を発見しました。老人細胞は、がん、アルツハイマー病、視力低下、および運動能力低下などの状態と関連する不良細胞です。また読む：AIが発見した、致死性の細菌に対抗する抗生物質機械学習モデルのトレーニング研究者たちは、老化防止活性を持つ化学物質の主要な特徴を認識するようにトレーニングすることで、機械学習モデルの開発に着手しました。彼らは、以前の研究から抽出された2,500以上の化学構造からのデータを利用しました。この包括的なトレーニングにより、AIモデルは、潜在的な抗老化特性に関連するパターンや特徴を識別できるようになりました。また読む：試行錯誤から精度へ：高血圧治療へのAIの回答数千の化学物質のスクリーニングトレーニングされたAIモデルを手に入れた研究チームは、4,000以上の化学物質をスクリーニングしました。その目的は、さらなる実験的検討のための有望な薬剤候補を特定することでした。この厳格なスクリーニングプロセスを通じて、AIアルゴリズムは、老化防止活性を示す21の有望な薬剤をフラグ付けしました。ヒト細胞試験での有望な結果特定された化学物質の有効性を検証するために、研究者は、ヒト細胞を用いた実験を行いました。その試験により、ジンクゲチン、ペリプロシン、オレアンドリンの3つの化合物が、健康な細胞を傷つけることなく老人細胞を除去できることがわかりました。驚くべきことに、これら3つの化学物質はすべて、伝統的なハーブ薬に見られる天然の製品であり、自然が老化と戦う可能性を示しています。このうち、オレアンドリンは特に効果的であり、同種の既存の老人細胞除去薬の性能を上回っています。また読む：画期的なニュース：人間の試験のためにエロン・マスクのニューラリンクがFDAの承認を受けるサポートと共同作業この研究は、権威ある学術誌Nature Communicationsに掲載され、医療研究評議会、がん研究UK、イギリス研究イノベーション（UKRI）、およびスペイン国立研究評議会を含むさまざまな組織から支援を受けました。カンタブリア大学（スペイン）とアラン・チューリング研究所の研究者たちが協力し、このプロジェクトの成功に貢献しました。また読む：J＆K政府は人工知能で医療を革命化する予定私たちの意見薬剤探索の分野でAIアルゴリズムを統合することにより、科学者たちは、老化や年齢関連疾患と戦う可能性のある潜在的な薬剤を特定する上で重大な進歩を遂げています。ジンクゲチン、ペリプロシン、オレアンドリンが有望な抗老化化合物として発見されたことにより、効果的な治療法を開発する新しい可能性が開かれました。AIの継続的な進歩と世界中の研究者たちの協力により、私たちは健康を向上させ、人間の寿命を延ばすための突破口を開くかもしれません。

Googleがコンテンツを評価する方法：最新の更新

グーグルは、世界をリードする検索エンジンであり、人工知能（AI）技術の理解と適応において重要な進展を遂げています。最近のGoogle Search Central Live Tokyo 2023イベントでは、ゲイリー・イリエス氏をはじめとする専門家たちが、GoogleのAI生成コンテンツに対するアプローチについて貴重な洞察を共有しました。本記事では、GoogleのAIコンテンツに関する方針や、コンテンツ評価におけるE-E-A-T（Experience、Expertise、Authoritativeness、Trustworthiness）の概念について掘り下げます。 Google Search Central Live Tokyo 2023：AIコンテンツに関する洞察 Google Search Central Live Tokyo 2023イベントでは、ゲイリー・イリエス氏をはじめとする業界の専門家たちが、AI生成コンテンツに関するGoogleの最新の見解と推奨事項について明らかにしました。このイベントは、コンテンツ制作者や出版社にとってのAIのチャレンジや機会を議論するプラットフォームを提供しました。また読む：Google I/O 2023のハイライト GoogleはAIではなく、コンテンツの品質を優先するコンテンツがAI生成されたものであろうとなかろうと、Googleはコンテンツの品質に重要性を置いています。Googleは、関連性が高く、価値があり、信頼性のある情報をユーザーに提供することに注力しています。つまり、コンテンツの品質は、その作成方法よりも重要です。区別なし：GoogleはAI生成コンテンツにラベルを付けない…

データ解析の刷新：OpenAI、LangChain、LlamaIndexで簡単に抽出

はじめに OpenAIのAPIは、OpenAIによって開発されたもので、現在利用可能な最も高度な言語モデルの一部にアクセスできます。このAPIを活用し、LangChain & LlamaIndexを使用することで、開発者はこれらのモデルのパワーを自分たちのアプリケーション、製品、またはサービスに統合することができます。わずか数行のコードを使うだけで、OpenAIの言語モデルの豊富な知識と能力を活用し、エキサイティングな可能性が広がります。 OpenAIの言語モデルのコアは、Large Language Model、略してLLMにあります。LLMは、人間らしいテキストを生成し、複雑な言語構造の文脈を理解することができます。多様なデータを大量にトレーニングすることで、LLMは、様々なトピックにわたって文脈に即したテキストを理解し、生成するという顕著な能力を獲得しています。学習目標この記事では、次のエキサイティングな可能性を探求します。 OpenAIのAPIをLangChainとLlamaIndexと組み合わせて使用し、複数のPDFドキュメントから貴重な情報を簡単に抽出する方法。異なるデータ構造で値を抽出するためのプロンプトのフォーマット方法。効率的な検索と文書の取得のためにGPTSimpleVectorIndexを使用する方法。この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。 LlamaIndexとLangChain これら2つのオープンソースライブラリを使用して、大規模言語モデル（LLMs）のパワーを活用したアプリケーションを構築できます。LlamaIndexは、LLMsと外部データソースの間のシンプルなインターフェースを提供し、LangChainは、LLMで動作するアプリケーションを構築および管理するためのフレームワークを提供します。LlamaIndexとLangChainの両方が開発中であるにもかかわらず、アプリケーションの構築方法を革新する可能性があります。必要なライブラリまず、必要なライブラリをインストールしてインポートしましょう。 !pip install llama-index==0.5.6 !pip install…

Power BI vs Tableau：類似点と相違点

効率的な意思決定は情報、分析、効率性の組み合わせの結果です。そのため、あらゆるタイプやサイズのビジネスがデータ可視化を採用していますが、しばしば簡略化されたアプローチで行われています。人気がありユーザーフレンドリーなデータ可視化ツールであるPower BIとTableauは、ビジネスが大量のデータセットを整理するのに役立ちます。これらのソフトウェアは効率的なデータの整理に不可欠ですが、Power BI vs Tableauを比較することで、特定の要件に基づいて機能を最適化することができます。それらには明確な違いと共通点があります。このセクションでは、それらの利点と欠点について探求し、あなたのビジネスに最適な貢献者を決定するのに役立ちます。 Power BIとは何ですか？ Power BIは、ビジネスがさまざまなデータソースに接続し、データをクリーニングし、インタラクティブな可視化、レポート、ダッシュボードを作成できるデータ可視化ツールです。Microsoftによって開発されたこのツールは、チームがデータを探索し、洞察を発見し、組織内の他の人々と共有できるユーザーフレンドリーなインターフェースを提供します。 Power BIの特徴と機能 Power BIは、データを分析し、組織全体で洞察を共有することで、データに基づく意思決定を支援します。Power BIの主要な機能のいくつかは次のとおりです。広範な視覚化とデータソースカスタマイズ可能なダッシュボード使いやすいインターフェイス希望の情報に迅速にナビゲートするためのQ&Aボックスレポートの共有さまざまなデータソースとのデータ接続オプションおよび統合 Power BIは、クラウドサービス、スプレッドシート、オンラインサービスなど、さまざまなデータソースに接続できます。オンプレミスおよびクラウドベースのデータソースの両方をサポートしているため、複数のシステムからデータにアクセスし、データを統合するのに柔軟性があります。視覚化オプションとインタラクティブなダッシュボード Power…

メタのボイスボックス：すべての言語を話すAI

Facebookの親会社であるMetaは画期的な開発を発表し、最新の生成型人工知能（AI）であるVoiceboxを公開しました。従来のテキストベースのAIモデルとは異なり、Voiceboxは音声合成に特化しており、話し方を模倣し、自然な音声クリップを生成することができます。異なる言語でテキストを読み取り、没入型メタバースに貢献する能力を持つVoiceboxは、コミュニケーションとアクセシビリティを革新することを約束しています。この革新的なAIの詳細について見ていきましょう。また読む：Metaがテキスト、画像、音声を同時にトレーニングしたAIモデルをオープンソース化生成型AIの進化：テキストから音声へ ChatGPTやGoogleのBardなどの生成型AIモデルは、自然言語処理と機械学習を使用して、テキストベースの応答を生成することができます。しかし、MetaのVoiceboxは、代わりに音声クリップを生成することで、このコンセプトを一歩先に進めています。このユニークなアプローチにより、コミュニケーションと没入型体験の可能性が広がります。また読む：テキストから音声へ、音声からテキストへの完全なガイド Voicebox：2秒間の音声サンプルの力 Metaが金曜日に発表したVoiceboxは、音声合成のための新しい技術を導入しています。たった2秒の音声サンプルを使用するだけで、Voiceboxは音声スタイルを分析し、テキストから音声を生成したり、外部ノイズによって中断された音声をシームレスに再作成することができます。この画期的な技術は、コミュニケーションのギャップを埋め、音声インタラクションの品質を向上させることを目的としています。言語の壁を破る：多言語対応 Voiceboxの最も印象的な機能の1つは、様々な外国語で英語のテキストを読み取ることができる能力です。フランス語、ドイツ語、スペイン語、ポーランド語、ポルトガル語など、Voiceboxは、所望の言語で自然な音声に変換することができます。これにより、グローバルなコミュニケーションや言語学習の新たな可能性が生まれます。メタバースの向上：デジタル世界を活気づける声 Metaは、仕事や遊び、交流の場として人々が集まるデジタル世界で、Voiceboxを強力なツールとして位置付けています。自然な音声を仮想アシスタントや非プレイヤーキャラクター（NPC）に提供することで、Voiceboxは、これらのデジタル環境に現実感と没入感を加えます。さらに、友人の馴染みのある声で読み上げられたメッセージを聞くことができるようになることで、視覚障がい者の方々に役立つ可能性もあります。また読む：NVIDIAがAIを活用したリアルなゲームキャラクターの構築ツールを導入倫理的な考慮事項：真正性と潜在的な不正使用のバランス Voiceboxには大きな可能性がある一方、Metaは潜在的な倫理的な懸念に対処する必要があると認識しています。同社は、Voiceboxによって生成されたオーディオと本物の音声を区別することで、潜在的な被害を防止するために積極的に取り組んでいます。Metaの責任あるAI開発への取り組みにより、Voiceboxは慎重に展開され、保護策が整備されます。また読む：EUがDeepfakesやAIコンテンツを特定するための措置を呼びかけ私たちの意見 MetaのVoicebox AIは、音声合成と多言語コミュニケーションにおいて重要な進歩を表しています。様々な言語で自然な音声を可能にし、没入型のデジタル環境に貢献することで、Voiceboxは、私たちが世界とのやり取りをする方法を変える可能性を秘めています。Metaがこの革新的なAI技術をさらに磨き上げるにつれて、限界に挑戦することと責任ある使用のバランスを保つことが重要です。Voiceboxによって、コミュニケーションの未来は、今まで以上に包括的でアクセスしやすく、魅力的になるでしょう。詳細はこちら：ジェネレーティブAIの無限の世界を開放し、DataHack Summit 2023でこのような革新的な技術について学びましょう。

Glassdoorの解読：情報に基づく意思決定のためのNLP駆動Insights

はじめに現代の厳しい就職市場において、個人は情報を収集して適切なキャリアの決定をする必要があります。Glassdoor は、従業員が匿名で自分たちの経験を共有する人気のプラットフォームです。しかし、口コミの豊富さは求職者を圧倒することがあります。この問題に対処するため、Glassdoor のレビューを洞察に富んだ要約に自動的に縮小する NLP 駆動のシステムを構築しようと試みます。このプロジェクトでは、レビュー収集のために Selenium を使用してから要約化のために NLTK を活用するまで、ステップバイステップのプロセスを探求します。これらの簡潔な要約は、企業文化や成長機会に関する貴重な洞察を提供し、キャリアの目標を適切な組織に調整するのに役立ちます。また、解釈の違いやデータ収集のエラーなどの限界についても議論し、要約化プロセスを包括的に理解できるようにしています。学習目標このプロジェクトの学習目標は、多量の Glassdoor レビューを簡潔かつ情報豊富な要約に効果的に縮小する堅牢なテキスト要約システムを開発することです。このプロジェクトに取り組むことで、次のことができます。公開プラットフォーム（この場合は Glassdoor）からレビューを要約する方法と、求職者が求職を受け入れる前に組織を評価するのにどのように役立つかを理解し、自動要約技術が必要であるという課題に気づく。 Python の Selenium ライブラリを活用して Glassdoor からデータを抽出するためのウェブスクレイピングの基礎を学び、ウェブページのナビゲーション、要素の操作、テキストデータの取得などを探求する。 Glassdoor のレビューから抽出されたテキストデータをクリーニングして準備するスキルを開発する。ノイズの処理、関係のない情報の削除、入力データの品質を確保して効果的な要約を実現する方法を実装する。…

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