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データ駆動型の世界で理解すべき重要な統計的アイデア4つ

2023年にデータリテラシーを持つためには、サンプリング、不確実性、AI、機械学習、そして統計的な主張の解釈といった基本的な概念が必要です

はじめにサイバーノートであろうとそうでなかろうと、おそらく「AIが置き換えることのできない仕事」の議論を聞いたことがあるでしょう。2025年までに、世界中で約8500万の仕事が自動化によって廃れるリスクに直面しています。人工知能は毎回新たな発明を行っており、それが大規模に展開されれば、ほとんどの人間の仕事をこなすことができる可能性があります。過去にはChatGPTというものが登場し、作家やコンテンツマーケターを驚かせました。スポーツ業界では、食事計画の自動化や選手の怪我予防などにAIが活用されています。カスタマーサービスでは、既にチャットボットを導入する環境が整っています。この状況から考えると、本当にAIに置き換えられない仕事が存在するのかと思われます。しかし、上記で議論した内容を考慮すると、作家や栄養士、カスタマーサービスエージェントが別の職業に転職する必要があるのでしょうか？この記事の最後まで読み進めると、自分自身で判断することができます。さて、AIに置き換えることができない仕事について話しましょう。しかし、その前に、私たちはあなたに素晴らしい機会を提供したいと思います。データサイエンスやAIに熱中しているすべての方々に、2023年の高い期待を寄せたDataHack Summitに参加していただきたいと思います。8月2日から5日まで、バンガロールの名門NIMHANSコンベンションセンターでイベントが開催されます。このイベントでは、実践的な学び、貴重な業界の洞察、そして非競争力のあるネットワーキングの機会が満載です。ぜひDataHack Summit 2023をチェックしてください！ AIの仕事市場への影響出典：Built In 仕事市場におけるAIによる変化は、多くのトレンドや話題の中心となっています。この技術は特定のタスクを自動化し、産業を変革する可能性を持っていますが、雇用に対して複雑な全体的な影響を与え、AIはいくつかの仕事を置き換えることはできません。しかし、そこに進む前に、世界の注目を浴びている出来事をすべてご紹介しましょう。自動化が仕事を置き換えています AIに関する懸念の一つは、自動化が以前は人間が行っていた特定のタスクを置き換える可能性です。研究によると、AIによって2030年までに約4億から8億人が仕事を失い、別の職業に転職する可能性があります。ロボット工学や機械学習などのAI技術は、さまざまなセクターでルーチンや繰り返しのタスクを自動化することができ、一部の仕事の需要が減少することをもたらす可能性があります。製造業、カスタマーサービス、交通、データ入力などの産業は、自動化による仕事の置き換えの影響を最も受けやすい産業の一部です。新しい役割が生まれています出典：The Enterprise Project AIは一部の仕事をなくすかもしれませんが、新しい仕事の機会を生み出し、既存の役割を補完する可能性もあります。AI技術が進化するにつれて、AIシステムを開発、実装、維持するための新しい役割が出現します。さらに、データ分析、機械学習、AI倫理、アルゴリズム設計などの分野に精通した専門家への需要が高まるでしょう。組織はAIシステムを監督し、倫理的な考慮事項を確保し、AIの洞察に基づいた戦略的な意思決定を行う人材を必要とするでしょう。スキルの開発と同様にスキルの向上も重要です人工知能の広範な採用は、仕事市場で求められるスキルの変化をもたらす可能性があります。一部の低スキルで繰り返しのタスクは自動化される可能性があり、AI技術と補完するスキルに重点が置かれることになるでしょう。これには、批判的思考、創造性、問題解決能力、適応力、感情知性、複雑な意思決定などのスキルが含まれます。スキル向上の取り組みは、変化する仕事市場に適応するために必要な能力を獲得するために重要となるでしょう。社会経済的な考慮事項が注目されています AIが求人市場に与える影響は、より広範な社会経済的な意味を持っています。AIの恩恵が公平に分配されない場合、所得格差に寄与する可能性があります。教育や資源へのアクセスが制限されている特定のコミュニティや個人は、変化する求人市場に適応する際に困難を抱えるかもしれません。スキルのギャップに対処し、終身学習を支援し、包括的なAI技術へのアクセスを促進する政策や取り組みは、潜在的な不平等を緩和するのに役立ちます。 AIが置き換えられない仕事の概要出典：Analytics…

もし、口頭および書面によるコミュニケーションが人間の知能を発展させたのであれば… 言語モデルは一体どうなっているのでしょうか？

人間の知能は、その非凡な認知能力によって、他の種に比べて比類のない存在ですこの知的優位性の原動力は、言語の出現に遡ることができます...

クエリを劇的に改善できる2つの高度なSQLテクニック

SQLは、すべてのデータプロフェッショナルにとっての基本ですデータアナリスト、データサイエンティスト、データエンジニアであるかどうかに関係なく、クリーンで効率的なコードを書く方法をしっかりと理解している必要があります

エンタープライズAIとは何ですか？

エンタープライズAIの紹介時間は重要であり、自動化が答えです。退屈で単調なタスク、人間によるミス、競争の混乱、そして最終的には曖昧な意思決定の苦闘の中で、エンタープライズAIは企業が機械と協力してより効率的に働くことを可能にしています。さもなければ、Netflixでお気に入りの番組を見つけたり、Amazonで必要なアクセサリーを見つけて購入する方法はどうやって見つけるのでしょうか？自動車のWaymoからマーケティングでの迅速な分析まで、人工知能はすでに私たちに十分な理由を提供しています。しかし、それが組織をどのように助けているのでしょうか？また、組織はそれをどのように使用しているのでしょうか？答えはエンタープライズAIです。こんにちは！ Analytics Vidhya Blogの熱心な読者として、私たちはあなたに素晴らしい機会を提供したいと思います。データサイエンスとAIの愛好家の皆さん、ぜひ私たちと一緒に非常に期待されているDataHack Summit 2023に参加してください。8月2日から5日まで、バンガロールの名門NIMHANSコンベンションセンターで行われます。このイベントは、実践的な学習、貴重な業界の洞察、そして無敵のネットワーキングの機会で満たされた、爆発的なものになるでしょう。これらのトピックに興味があり、これらのコンセプトが現実になることをもっと学びたい場合は、こちらのDataHack Summit 2023の情報をチェックしてください。エンタープライズAIの定義エンタープライズAIは、大規模な組織内で人工知能技術と技法を応用して、さまざまな機能を改善することを指します。これらの機能には、データの収集と分析、自動化、顧客サービス、リスク管理などが含まれます。エンタープライズAIは、AIアルゴリズム、機械学習（ML）、自然言語処理（NLP）、コンピュータビジョンなどのツールを使用して、複雑なビジネスの問題を解決し、プロセスを自動化し、大量のデータから洞察を得ることを目指しています。エンタープライズAIは、サプライチェーン管理、ファイナンス、マーケティング、顧客サービス、人事、サイバーセキュリティなど、さまざまな領域に実装することができます。これにより、組織はデータに基づいた意思決定を行い、効率を向上させ、ワークフローを最適化し、顧客体験を向上させ、市場で競争力を持つことができます。出典：Publicis Sapient エンタープライズAIの主な特徴エンタープライズAIは、データ分析から自動化まで、組織のさまざまな側面に貢献します。それは異なる技術や技法、そして方法の産物であり、それは各業界やビジネスによって異なるかもしれません。以下にその仕組みを示します。エンタープライズアプリケーション向けのAI技術の組み合わせエンタープライズAI企業は、機械学習、自然言語処理、エッジコンピューティング、ディープラーニング、コンピュータビジョンなどの技術の組み合わせを活用することができます。これらの技術は、予測分析、画像認識などのタスクを通じて、ビジネスを支援するための強力な機能を提供します。Netflixのパーソナライズされた推奨機能は、ディープラーニングなどの技術を使用した、その一例です。組織のニーズに合わせてカスタマイズされ設計されたエンタープライズAIは、さまざまな技術の組み合わせです。組織がシステム内でどのようにアプローチするか、どの技法を採用するかは、ビジネスの要件によるものです。なぜなら、サプライチェーン管理に適した方法が、eコマースの場合に必要なわけではないからです。たとえば、ヘルスケアのエンタープライズAI企業は、画像解析、患者モニタリングなどの技法を採用して、医療業務の効率を向上させています。エネルギー業界では、予測保守、再生可能エネルギーの統合などの技術と技法を使用して、エネルギーの発電と消費を最適化しています。その活用方法の違いにより、組織は人工知能のさまざまな分野を航海しています。エンタープライズAIの利点と応用以下はエンタープライズAIの主な利点です：…

PythonとPandasを使用したデータ集計：地質学のリソロジーデータの分析

データ集約技術を使用することで、圧倒的でほとんど理解できない数値データセットを、消化しやすく、読み手にとってもより親しみやすい形に変換することができますこのプロセスは…

ChatHNに会いましょう：ハッカーニュースフィード上のリアルタイムAIパワーチャット

ChatHNはAIによって駆動され、最近Hacker News Feedで開始されました。ChatHNは、OpenAI FunctionsとVercel AI SDKを使用して構築された無料かつオープンソースの人工知能（AI）チャットボットであり、Hacker News APIとの対話的なインタラクションを提供します。https://github.com/steven-tey/chathnの手順に従って、誰でも1クリックでChatHNのインスタンスを展開することができます。 ChatHNは、Hacker News（HN）との対話的なインタラクションを容易にするプラットフォームです。最も人気のある記事、特定の記事、またはHacker Newsからの記事とコメントを取得するなどの機能があります。ChatHNは、Hacker News上の最も人気のあるストーリーとコメントを要約するためにも使用できます。ChatHNは、Hacker NewsのウェブサイトやAPIを直接使用せずに、Hacker Newsの素材への対話的なアクセスを容易にすることを目指しています。使用および変更は完全に無料で、以下のものを使用して開発されました。 OpenAIの新しいFunctions Calling機能 Vercel AI SDK HackerNews API こちらをご覧ください：chathn.vercel.app OpenAIのFunctions…

BScの後に何をすべきか？トップ10のキャリアオプションを探索する

イントロダクション科学はしばしば無限の可能性の源であり、さまざまな分野でのさらなる研究や雇用の広大な機会を提供します。BScの後に何をするかは、最終学年の学生にとって共通の疑問です。安全とされるいくつかの伝統的なキャリアオプションがありますが、それ以外にも多くが未開拓のトレンドキャリアがあります。以下に、BScの後の最適なキャリアオプションのリストを示します。これらのオプションは、充実した報酬と収益性の高い雇用機会の扉を開きます。 BScの後のトップ10のキャリア BScの卒業生は、さまざまな産業で高い需要があり、多くの仕事の見込みがあります。BScの後のオプションや利用可能なコースについて疑問がある場合、このガイドは情報を提供し、意思決定をサポートします。さらなる学術研究を追求するか、就職市場に飛び込むかにかかわらず、BScの学位を取得した後に検討すべき潜在的な進路があります。 1. データサイエンスデータサイエンスは、統計分析、プログラミング、ドメインの専門知識を組み合わせて、洞察を抽出し、データに基づいた意思決定を行う急速に成長している分野です。BScの学位を取得した後、データサイエンスのキャリアを追求することは有望な選択肢です。データサイエンティストは、機械学習と高度なプログラミングスキルを活用して革新的なアルゴリズムを開発し、繰り返しのタスクを自動化します。オンラインの認定プログラムは、データサイエンスでのキャリアをスタートさせるための最良の方法です。Analytics VidhyaのBlackbelt Plusプログラムでは、基本から高度なデータサイエンスのトピックをカバーしています。さらに、実践的な課題を解決し、ドメインについてすべてを知っているメンターとのつながりを築くことができます。 BScの後にこのキャリアオプションを選ぶと、データサイエンティスト、データアナリスト、MLエキスパート、プロダクトマネージャー、インサイトマネージャーなどになることができます。データサイエンスの専門家の給与は年間₹360,000から₹2,580,000までの範囲であり、その専門知識の需要と価値を反映しています。 2023年にデータサイエンティストになるためのステップバイステップのロードマップ 2. MSc 科学のMScプログラムは、物理学、化学、生物学、統計学、数学など、さまざまな科目に特化した専門知識を提供します。これらのプログラムは通常2年間で、競争力のある就職市場に必要な高度な知識と実践的なスキルを身につけることができます。卒業生は、研究者、科学者、現地エージェント、講師、教授、または教師など、さまざまなキャリアパスを探ることができます。興味のある分野でPh.D.を追求することも選択肢となります。MSc修了後の給与は、年間₹360,000から₹2,160,000までの範囲です。 3. インターンシップインターンシップは、BScの学位を取得した後のキャリアの飛躍台となります。インターンシップでは、プロのネットワークを拡大し、実践的な経験を積み、将来の良い仕事を確保するための貴重な機会を提供します。革新的なスタートアップを含む多くの企業が、学部生にインターンシップを提供し、産業固有のスキルを習得する機会を提供しています。政府機関でのインターンシップを探索することで、さまざまなプロジェクトや活動に触れることができます。インターンシップを確保するために、関連するスキルと強みを強調するように応募書類をカスタマイズすることで、成功の可能性を高めることができます。インドでは、インターンとして就職するBScの卒業生の給与は通常年間₹200,000からスタートします。 4. データアナリスト BScの学位を取得した後にデータアナリストとしてのキャリアを選ぶことは、いくつかの利点があります。強力な分析スキルを活用し、データに基づいた洞察を活用し、意思決定プロセスに貢献することができます。データアナリストは、データとの作業に長けた能力を持つ人々にとって、さまざまな産業で需要が高く、多様な仕事の機会と魅力的な給与の見込みを提供します。 Analytics Vidyaの認定AIおよびML Blackbelt…

データのクレンジングを通じたデジタルトランスフォーメーションの向上ガイド

デジタル変革は、急速に進化するデジタルの風景に適応し、企業が成長するために重要な要素ですデジタル変革の恩恵を十分に活用するためには、組織は正確かつ信頼性のあるデータに依存する必要がありますしかし、多くの企業はデータ品質の問題に苦しんでおり、これはデジタル変革の取り組みを妨げる可能性がありますこれは…データクレンジングを通じたデジタル変革の向上ガイドです詳細はこちらをご覧ください

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デノイザーの夜明け：表形式のデータ補完のためのマルチ出力MLモデル

表形式のデータにおける欠損値の扱いは、データサイエンスにおける基本的な問題ですこの記事では、デノイジングに関する文献から着想を得た洗練された手法を紹介し、表形式のデータ補完においてマルチアウトプットの機械学習モデルを活用する方法を提案します

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