Search Results ウェブサイト

あなたの次の夢の役割(2023年)を見つけるのに役立つ、最高のAIツール15選

Resumaker.ai Resumaker.aiは、数分で履歴書を作成するのを支援するウェブサイトです。ポータルは、いくつかのカスタマイズ可能なデザイナー製履歴書テンプレートと直感的なツールを提供して、夢の仕事に就くのを手助けします。他の履歴書ビルダーとは異なり、Resumaker.aiの人工知能（AI）エンジンは、ユーザーのためにデータを自動的に完了・入力することで、履歴書作成プロセスを簡素化します。Resumaker.aiは、SSL暗号化などの対策を講じて、ユーザーデータを不正アクセスから保護します。ツールのライティングガイドとレコメンデーションを使用して、競合から目立つ履歴書をデザインすることができます。ユーザーは、投稿されたポジションの要件を反映させ、自己紹介を行い、自分の資格に関する主張を裏付けるために数字を活用することができます。 Interviewsby.ai 人工知能によって駆動されるプラットフォームであるInterviewsby.aiを使用することで、求職者はインタビューに備えることができます。ユーザーに合わせた模擬面接中に、人間の言葉を認識・解釈することができる言語モデルであるChatGPTがリアルタイムのフィードバックを提供します。希望する雇用に関する情報を入力することにより、アプリケーションはユーザーに適切で現実的なインタビューの質問を生成することができます。質問を作成する機能により、ユーザーが古くなったり関係のない素材でトレーニングする可能性がなくなります。Interviewsby.aiを使用することで、ユーザーはコントロールされた環境で面接スキルを磨き、自分の強みと弱みに注目した具体的なフィードバックを即座に受けることができます。 Existential ユーザーの興味、才能、価値観を評価することで、AIにより駆動される職業探索ツールであるExistentialは、ユーザーのプロフェッショナルな道筋について具体的な提言を行います。目的は、ユーザーにとって刺激的で挑戦的で満足のいく職業を示唆することです。アプリケーションには簡単な発見プロセスがあり、理想的な仕事に関する特定の質問に答えた後、プログラムはユーザーの興味に最も合った推奨事項を提供します。コミットする前に、ユーザーはこれらの選択肢について詳しく学び、自分の目的に合うかどうかを確認することができます。Existentialは、個人が自分の運命を形作り、仕事に意味を見出すことを目指しています。 Jobscan 求職者は、人工知能（AI）によって駆動されるJobscan ATS Resume CheckerおよびJob Search Toolsを使用することで、面接を受ける可能性を高めることができます。プログラムは、求人情報と応募者の履歴書を分析し、関連する資格を分離するための独自の人工知能アルゴリズムを使用します。応募者の履歴書を分析した後、プログラムは、応募者の強みと改善の余地がある部分を詳細に説明したマッチ率レポートを生成します。Jobscan ATS Resume Checkerの助けを借りて、あなたの履歴書をApplicant Tracking Systems（ATS）に最適化し、注目される可能性を高めることができます。 Aragon 人工知能（AI）によって駆動されるプログラムであるAragon Professional Headshotsは、写真家に行かずに、ヘアメイクに時間をかけずに、修正を待たずに、洗練されたヘッドショットを撮影できるようにするツールです。ユーザーは10枚のセルフィーをアップロードし、ツールは瞬時に40枚の高精細写真を返します。さらに、アプリケーションは、AES256でデータを暗号化し、SOC 2およびISO 27001の認定を取得したサービスプロバイダーにのみデータを保存することにより、ユーザーのプライバシーを保護します。ただし、18歳未満の人は利用しないでください。これは利用規約の違反となります。…

GPTとBERT：どちらが優れているのか？

生成AIの人気の高まりに伴い、大規模言語モデルの数も増加していますこの記事では、GPTとBERTの2つのモデルを比較しますGPT（Generative...

メリーランド大学カレッジパーク校の新しいAI研究では、人間の目の反射から3Dシーンを再構成することができるAIシステムが開発されました

人間の目は素晴らしい器官であり、視覚を可能にし、重要な環境データを保管することができます。通常、目は2つのレンズとして使用され、光をその網膜を構成する感光細胞に向けて誘導します。しかし、他人の目を見ると、角膜から反射された光も見ることができます。カメラを使用して他人の目を写真に撮ると、イメージングシステム内の一対のミラーに自分の目を変えます。観察者の網膜に届く光と彼らの目から反射する光は同じ源から来るため、彼らのカメラは観察している環境に関する詳細を含む写真を提供するはずです。以前の実験では、2つの目の画像が、観察者が見ている世界の全景表現を回復させました。リライト、焦点オブジェクトの推定、グリップ位置の検出、個人認識などのアプリケーションは、後続の調査でさらに研究されています。現在の3Dビジョンとグラフィックスの開発により、単一の全景環境マップを再構築するだけでなく、観察者の現実を3次元で復元できるかどうか熟考しています。頭が自然に動くと、目が複数のビューから情報をキャプチャし、反映することを知っています。メリーランド大学の研究者たちは、過去の画期的な業績と最新のニューラルレンダリングの最新の進歩を融合させた、観察者の環境の3D再構築のための全く新しい技術を提供しています。彼らの方法は、静止したカメラを使用し、目の画像からマルチビューの手掛かりを抽出します。通常のNeRFキャプチャセットアップでは、マルチビュー情報を取得するために移動カメラが必要です（しばしばカメラ位置の推定に続きます）。概念的には単純ですが、実際には、目の画像から3D NeRFを再構築することは困難です。最初の困難は、ソース分離です。彼らは、人間の目の複雑な虹彩のテクスチャと反射を区別する必要があります。これらの複雑なパターンにより、3D再構築プロセスが不明瞭になります。通常、正常なキャプチャでは、場面のクリーンな写真に対して、虹彩のテクスチャが混在することはありません。この構成により、再構築技術はより困難になり、ピクセルの相関が崩れます。角膜のポーズの推定は、2つ目の困難を提示します。画像観察から正確に位置を特定することが困難であり、小さく、難解な目です。ただし、それらの位置と3D方向の正確さは、マルチビュー再構築にとって重要です。これらの困難を克服するために、この研究の著者は、虹彩テクスチャを全体的な輝度場から区別しやすくするために、2つの重要な要素を追加して、目の画像でNeRFをトレーニングするためにNeRFを再利用しました。短い放射線を使用したテクスチャ分解（a）およびアイポーズの微調整（b）です。彼らは、現実的なテクスチャを持つ人工的な角膜から反射をキャプチャする写真で複雑な屋内環境の合成データセットを作成して、彼らの技術のパフォーマンスと効果を評価します。彼らはまた、いくつかのアイテムで実際に収集された人工および実際の眼球画像の研究を行い、彼らの方法論のいくつかの設計決定を支援します。これらが彼らの主な貢献です。 •彼らは、過去の画期的な業績と最新のニューラルレンダリングの最新の進歩を融合させた、観察者の環境の3D再構築のための全く新しい技術を提供しています。 •彼らは、目の画像で虹彩テクスチャを分解するための放射状事前分布を導入することで、再構築された輝度場の品質を大幅に向上させています。 •彼らは、アイボールのノイズのあるポーズ推定を減らす角膜ポーズの微調整プロセスを開発することにより、人間の目から特徴を収集する特別な問題を解決しています。これらの進展により、視線外の3Dシーンを明らかにし、キャプチャするためのアクシデンタルイメージングの広い範囲で研究・開発の新しい機会が生まれました。彼らのウェブサイトには、彼らの開発を実証するいくつかのビデオがあります。図1は、目の反射を使用して放射輝度場を再構築することを示しています。人間の目は非常に反射します。被写体の目の反射だけを使用して、移動する頭を記録する一連のフレームから彼らが見ている3Dシーンを再構築して表示することができることを示しています。

AIのダークサイドを明らかにする：プロンプトハッキングがあなたのAIシステムを妨害する方法

LLMsによるハッキングを防止し、データを保護するために、AIシステムを保護してくださいこの新興脅威に対するリスク、影響、予防策を学んでください

Netflix株の時系列分析（Pandasによる）

はじめにデータの時系列分析は、この場合はNetflixの株式などの数字の集まりだけではありません。Pandasと組み合わさることで、複雑な世界の物語を魅力的に紡ぐ織物のようなものです。神秘的な糸のように、出来事の起伏や流れ、トレンドの上昇や下降、そしてパターンの出現を捉えます。それは、私たちの現実を形作る隠されたつながりや相関関係を明らかにし、過去の生き生きとした描写を提供し、未来の一端を垣間見るものです。時系列分析は単なるツール以上のものです。それは知識と洞察を得るためのゲートウェイであります。時間に関するデータの秘密を解き明かし、生の情報を貴重な洞察に変える力を与え、情報をもとに妥当な決定を下し、リスクを軽減し、新しい機会を活用する手助けをします。このエキサイティングな冒険に一緒に乗り出し、時系列分析の魅力的な領域に飛び込んでみましょう！学習目標時系列分析の概念を紹介し、そのさまざまな分野での重要性を強調し、実際の例を示して、時系列分析の実用的な応用を紹介します。 Pythonとyfinanceライブラリを使用してNetflixの株式データをインポートする方法を実演することで、時系列データを取得し、分析のために準備するための必要な手順を学びます。最後に、シフト、ローリング、およびリサンプリングなどの時系列分析で使用される重要なPandas関数に焦点を当て、時系列データを効果的に操作および分析するための方法を示します。この記事は、Data Science Blogathonの一環として公開されました。時系列分析とは何ですか？時系列とは、連続的かつ等間隔の時間間隔で収集または記録されたデータのシーケンスです。時系列分析は、時間によって収集されたデータポイントを分析する統計的技術です。これには、データの視覚化、統計モデリング、予測方法などの技術が含まれます。順次データのパターン、トレンド、依存関係を研究し、洞察を抽出し、予測を行うことが含まれます。時系列データの例株式市場データ：歴史的な株価を分析してトレンドを特定し、将来の価格を予測する。天気データ：時間の経過に伴って温度、降水量、その他の変数を研究して、気候パターンを理解する。経済指標：GDP、インフレ率、失業率を分析して、経済のパフォーマンスを評価する。売上データ：時間の経過に伴って売上高を調べ、パターンを特定し、将来の売上高を予測する。ウェブトラフィック：ウェブトラフィックメトリックを分析して、ユーザーの行動を理解し、ウェブサイトのパフォーマンスを最適化する。時系列の構成要素時系列の4つの構成要素があります。それらは次のとおりです。…

ウィンブルドン、ビデオハイライトの解説にAIを使用

この発表は、テニスがテクノロジーを受け入れるスポーツとして広がる傾向の一部です

ディープフェイクビデオを出し抜く

「真実を探し求める時、現実を歪めることが驚くほど簡単になっている」という言葉を訳すと、「真実を求める際に、現実を驚くほど歪めることが簡単になっている」となります

MatplotlibのチャートをHTMLページに埋め込む3つの方法

Pythonには、データ可視化を含むさまざまな操作を実行するための多くのライブラリが用意されていますただし、Matplotlibを使用して作成したチャートをHTMLページに統合することは複雑な場合があります最も簡単な方法は…

2023年の製品マネージャーにとって最高のAIツール

AI市場の急速な拡大は、製品マネージャーの生産性向上に加えて、新しい職種の出現を促進する可能性があることに多くの人々が驚嘆しています。しかし、数千ものツールがアクセス可能で、毎週さらに多くのツールが登場すると、圧倒されてしまうことが簡単です。 ClickUp ClickUpは、あらゆる規模やセクターのチーム間のコミュニケーションを促進するオールインワンのプロジェクト管理ツールです。製品の作成や計画などのタスクに対して、使いやすく、適応性が高いため、製品管理の解決策として、ClickUpは主要な位置を占めています。多数のプレメイドの製品チームテンプレートを備えた高度に柔軟なプラットフォームであり、ClickUpの適応性と有用なツールにより、どのチームでもプラットフォームを自分たちのニーズやワークフローのニュアンスに合わせてカスタマイズできます。 Jam JamGPTは、製品マネージャーが問題を理解し、エンジニアリングチームに伝えることができる潜在的な修正箇所を見つけるのを支援する最新のAIツールです。生産性が向上し、技術的な議論にアクセスできるようになります。製品マネージャーが非技術的な背景でもコンテキストを提供できるJamGPTの容量は、各レベルでの機能の展開を容易にするものです。ClickUp、Slack、またはGithubなどのプロジェクト管理ツールに、インテリジェントなAIアシスタントと主要なバグレポート機能で収集された貴重なデータを統合することで、製品の改善の共有と作業がスムーズになります。 Motion Motionは、AIを利用して、ミーティング、タスク、プロジェクトを考慮した日々のスケジュールを作成する賢明なツールです。計画の手間を省いて、より生産的な生活を始めましょう。 ChatGPT ほとんどの質問に適切な回答を提供することで、検索エンジンクエリーよりも優れた体験を製品マネージャーに提供することで、ChatGPTは最も人気のある自然言語処理（NLP）ツールの1つになりました。製品マネージャーが行ったテストでは、結果は彼らが尋ねた質問に敏感であることが示されました。 ChatGPTの適応性は、主要なセールスポイントです。製品の成長、顧客サービスなどを向上させるためにユニークな質問に回答することができます。製品マネージャーにとって役立つため、提出されたデータを分析して顧客の痛点を特定し、次に開発する製品のアイデアを提供し、感情分析を実行することができます。 Canva Canvaの無料の画像ジェネレーターは、製品マネージャーの日々の業務にどれだけ役立つかを簡単に確認できます。ステークホルダーミーティング、製品ローンチなどでプレゼンテーションやデッキに使用する適切なビジュアルを見つけることは常に難しかったです。しばしば、望むものを明確に心に描いているのに、利用可能なストック写真を修正する必要があります。CanvaのAI駆動エディタを使用すると、トピックをブレインストーミングし、入力に基づいて理想のビジュアルを見つけるための検索結果を微調整できます。 TLDV 正直に言いますと、製品マネージャーとしてのあなたの時間の多くはミーティングに費やされます。ステークホルダーに新しい製品機能を提示したり、エンジニアリングチームにそれを販売しようとしたりする場合には、強力なプレゼンテーションが不可欠です。TLDVは、ミーティングのノートを取り、それらを箇条書きにまとめて、より生産的になるためのAIプログラムです。ユーザーとのインタビューで最大限に活用するには、ノートを取ることに心を配る必要があります。TLDVは、そのような問題を解決します。 Notion 最も人気のあるノートアプリの1つであるNotionは、最新のAI機能でアップグレードされました。これにより、製品マネージャーは、ビジネスウィキや製品ロードマップを確立するための能力の高い人工知能の支援を受け、コミュニケーションを改善し、要約などの繰り返しの作業にかかる時間を削減することができます。 Otter.AI Otter.aiは、会議や議論を正確に記録し、転写するAI駆動プラットフォームです。AIを活用して、会話を瞬時に転写し、検索可能でアクセス可能で暗号化されたメモを簡単に共有できるようにします。 Otterは、自動的にZoom、Microsoft Teams、Google Meetミーティングに参加して録音することができます。キーポイントが強調され、タスクが割り当てられ、簡単に共有および呼び出せる要約が生成されます。ビジネス、教育、個人設定のユーザーが、iOS、Android、Chromeで時間を節約するのに役立つと感じています。多くのユーザーは、その精度、多様性（さまざまなスピーカーから転写できる）、時間を節約する自動スライドキャプチャ機能を称賛しています。 Collato あなたのチームが生成した書類の山から特定の製品情報を追跡できないですか？Collatoは、チームの人々が必要とする情報を追跡し、クリックひとつで簡単に利用できるようにする人工知能アシスタントです。製品マネージャーは、様々な技術をシングルビジュアルマップに同期し、統合することにより、情報のサイロを減らすことができます。製品ロードマップの重要な文書が紛失した際に毎回30分を無駄にする代わりに、必要なすべての情報に簡単にアクセスできるようになります。 Midjourney…

H1Bビザはデータ分析の洞察に基づいて承認されますか？

はじめに H1Bビザプログラムは、優れた人材が世界中からアメリカに専門知識をもたらすための門戸を開きます。毎年、このプログラムを通じて数千人の才能ある専門家がアメリカに入国し、様々な産業に貢献し、革新を推進しています。外国労働認証局（OFLC）のH1Bビザデータの世界にダイブして、その数字の裏にあるストーリーを探ってみましょう。この記事では、H1Bビザデータの分析を行い、データから知見や興味深いストーリーを得ます。フィーチャーエンジニアリングを通じて、外部ソースから追加情報をデータセットに組み込みます。データラングリングを用いて、データを丁寧に整理して、より理解しやすく分析することができます。最後に、データの可視化によって、2014年から2016年の間におけるアメリカの熟練労働者に関する魅力的なトレンドや未知の知見が明らかになります。外国労働認証局（OFLC）から提供されたH1Bビザデータを探索し、高度な外国人労働者をアメリカに引き付ける上での重要性を理解する。データクリーニング、フィーチャーエンジニアリング、データ変換技術などの前処理プロセスについて学ぶ。 H1Bビザの申請の受理率や拒否率を調べ、それらが影響を与える可能性がある。データの可視化技術に慣れて、効果的な発表やコミュニケーションを行うために。注：🔗この分析の完全なコードとデータセットは、Kaggle上で公開されています。プロセスや分析の背後にあるコードを探索するには以下のリンクをご覧ください。H1B Analysis on Kaggle この記事は、Data Science Blogathonの一環として公開されました。 H1Bビザとは何ですか？ H1Bビザプログラムは、様々な産業において専門的なポジションを埋めるために、優秀な外国人労働者をアメリカに引き付けるためのアメリカの移民政策の重要な要素です。スキル不足を解消し、革新を促進し、経済成長を牽引しています。 H1Bビザを取得するには、以下の重要なステップを踏まなければなりません。ビザをスポンサーするアメリカの雇用主を見つける。雇用主が外国人労働者のH1B申請を米国移民局（USCIS）に提出する。年次枠に制限があり、申請数が受け入れ可能な枠を超えた場合は、抽選が行われる。選択された場合、USCISは申請の資格とコンプライアンスを審査する。承認された場合、外国人労働者はH1Bビザを取得し、米国のスポンサー雇用主で働くことができる。このプロセスには、学士号または同等の資格を持つことなどの特定の要件を満たす必要があり、支配的な賃金決定や雇用主-従業員関係の文書化などの追加の考慮事項を乗り越える必要があります。コンプライアンスと徹底的な準備が、成功したH1Bビザ申請には不可欠です。データセット外国労働認証局（OFLC）が提供する2014年、2015年、2016年の結合データセットには、ケース番号、ケースステータス、雇用主名、雇用主都市、雇用主州、職名、SOCコード、SOC名、賃金レート、賃金単位、支配的な賃金、支配的な賃金源、年などのカラムが含まれます。…

Learn more about Search Results ウェブサイト - Page 87