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サークルブームのレビュー：最高のAIパワードソーシャルメディアツール？

「サークルブームの参考文献として、サークルブームの力を発見してみてくださいそれは最高のAIパワードソーシャルメディアツールですか？」

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フリーMITコース：TinyMLと効率的なディープラーニングコンピューティング

日常のデバイスを最適化するAIに興味がありますか？MITのTinyMLとEfficient Deep Learning Computingコースの完全な概要に潜り込んでみてください小さなデバイスでより賢いAIを実現するための戦略を探求してください詳細な記事を読んで、徹底的に理解してください！

Machine learning

「Rasaパワードチャットボット：シームレスなConfluence＆Jira統合ガイド」

イントロダクション最近、チャットボットは人工知能によって駆動される洗練された会話エージェントに進化してきました。このガイドでは、ConfluenceのページやJiraのチケットに関連するユーザークエリに対応するために特別に設計された高度なRasaパワードのチャットボットの構築について詳しく説明します。ConfluenceとJiraを統合することで、情報の検索を効率化し、統一的な作業環境を促進します。Confluenceは共同のドキュメンテーションを容易にし、Jiraは強力なプロジェクト管理ツールです。これらのプラットフォームとシームレスに統合するチャットボットを作成することで、チームがコンテンツの共同作業とプロジェクトの管理においてアクセシビリティが向上し、効率が最適化されます。学習目標この記事では、次のことを学びます： Rasaプロジェクトのセットアップ: Rasaプロジェクトを開始し、高度なチャットボットの開発のための基盤を構築する方法を学びます。 NLUインテントの定義: ConfluenceとJiraのクエリに対して特定の自然言語理解（NLU）インテントを定義し、チャットボットの理解力を高めます。カスタムアクションの開発: 拡張機能を実現するために、ConfluenceとJiraのAPIと対話するためのPythonベースのカスタムアクションを作成します。モデルのトレーニングとテスト: モデルのトレーニングプロセスを理解し、チャットボットの汎用性を確保し、継続的な改善のための反復テストを行います。この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。基本概念 Rasa Rasaはオープンソースの会話型AIプラットフォームであり、開発者に強力なコンテキスト認識型のチャットボットの構築を可能にします。単純なルールベースのシステムを超えて、Rasaは機械学習を利用して複雑なユーザー入力を理解し、応答します。自然言語処理の機能と対話管理ツールにより、Rasaはインテリジェントな会話エージェントを作成するための多目的なソリューションとなっています。 Jira JiraはAtlassianによって開発された有名なプロジェクト管理および課題追跡ツールです。アジャイルソフトウェア開発で広く使用されており、Jiraはタスクを整理し、問題を追跡し、チームがワークフローを効率化するための機能を提供しています。ワークフローのカスタマイズやリアルタイムのコラボレーションなど、幅広い機能があり、開発チームやプロジェクトマネージャーの間で人気があります。Jiraの豊富なRESTful APIを利用すると、外部ツールやアプリケーションとのシームレスな統合が可能で、リアルタイムデータの交換や自動化を容易にします。 Confluence Confluenceもまた、Atlassianによって開発された共同作業プラットフォームであり、組織内での効率的なドキュメンテーション、知識共有、チームワークを支援します。チームがコンテンツを作成、共有、共同作業するための中央集権的なスペースであり、プロジェクトのドキュメンテーション、会議の議事録、一般的な知識管理にとって重要なツールです。リアルタイムの共同編集により、複数のチームメンバーが同じドキュメントで同時に作業することができます。Confluenceの強力な検索機能により、関連する情報を効率的に見つけることができます。ConfluenceはJiraなどの他のAtlassian製品とシームレスに統合され、統一されたプロジェクト管理とドキュメンテーションのエコシステムを作成します。チャットボット…

「Daskデータフレームのパーティションサイズについて知りたいことのほとんどすべて」

最近、私と同僚は、高負荷の大規模なサービスに取り組んでおり、Xgboost機械学習モデルと分散データ処理と予測のためのツールとしてDaskを使用しています…

未来を開く：放射線科におけるGPT-4の輝かしい約束

近年、ヘルスケア分野へのAIの統合は、診断、治療計画、患者の関与の革新をもたらしました。GPT-4は、放射線診断の自然言語タスクにおける潜在能力を示し、ゲームチェンジャーとなっています。共同研究論文「GPT-4の放射線診断における限界の探求」がEMNLP 2023で発表され、AIが放射線科医のワークフローに与える影響について掘り下げています。 GPT-4の放射線学的能力の包括的評価この研究は、X線、CTスキャン、MRIなどの画像技術を通じた疾患の診断と治療に不可欠なタスクに焦点を当て、GPT-4の能力と制限の深淵を解明することを目指しています。この研究では、PowerScribeソリューションで知られるMicrosoftの子会社Nuanceと共同で、厳密な評価フレームワークを採用しています。これは、専門医による評価メトリックを超えた従来の評価基準を超え、疾患の分類や所見の要約などの放射線学の現実世界のシナリオに取り組みます。 GPT-4の輝かしいパフォーマンス：Quantum Leap 探索の中で、GPT-4は希望の灯台として現れ、様々な放射線学的なタスクで新たな最先端のパフォーマンスを披露しています。前作のGPT-3.5モデルや既存の最先端の放射線学モデルを凌駕し、GPT-4は驚異的な10％の絶対的な改善を示しています。GPT-4が生成した放射線学報告書の要約は、経験豊富な放射線科医によって作成されたものと比較してだけでなく、一部のケースでは好まれることが予想外に明らかにされました。これは、これらの複雑な報告書の構造化を自動化する可能性を開拓します。また、読者にもおすすめの記事: 医療画像のAIに関する優しい導入放射線学を超えて：GPT-4の可能性の解き放たれた多様性 GPT-4の可能性は、放射線学の枠を超えて広がっています。放射線学報告書の自動的な構造化と標準化により、解釈可能性が高まり、エビデンスに基づいたヘルスケアのための現実世界のデータ（RWD）をサポートします。さらに、GPT-4の医学報告書をより共感性や理解しやすい形式に翻訳する能力により、患者の関与と教育の革命が約束され、ヘルスケアの意思決定における積極的な参加が促進されます。詳しい研究はこちら：放射線学の未来を形作るGPT-4の可能性私たちの意見 GPT-4の可能性が切り開くエキサイティングな道において、慎重さが私たちの指針です。結果は有望ですが、さらなる検証が包括的な研究や臨床試験を通じて求められます。GPT-4の登場は、医療、技術、政策の領域をまたいだ連携努力を要求し、その変革的な力を責任を持って活用するための期待に満ちた放射線学のスリリングな時代を告げています。GPT-4が患者ケアと安全に与える影響への期待には熱意があり、イノベーションと責任が人類のために共存する未来への道を切り開いています。

「ラジャン・セトゥラマンと一緒にデータ分析リーダーになる」

このLeading with Dataのエピソードでは、Rajan Sethuraman、LatentView AnalyticsのCEOが、Accentureから急成長するアナリティクス企業をリードするまでの経歴について話します。彼は、LatentViewの変革における課題を強調し、生成AI、人材獲得、地理的拡大を重要視しています。Rajanは、データアナリティクスのキャリアを始める人々に対する洞察を共有しています。このLeading with Dataのエピソードは、Spotify、Google Podcasts、Appleなどの一般的なプラットフォームで聴くことができます。 Rajan Sethuramanとの対話からの主な洞察アナリティクス企業は実行から戦略的提携への転換が重要であり、顧客価値の向上に不可欠です。人材獲得は技術的、数学的、ビジネススキルの組み合わせを重視し、持続的な学習の文化を育成する必要があります。生成AIはアナリティクスを革新し、個別化された効率的なソリューションの可能性を提供しています。戦略的な地理的拡大と非組織的成長は、アナリティクス企業が市場到達を広げ、能力を強化する上で重要です。データアナリティクス市場の急速な成長により、企業は新興のトレンドに適応し、隣接する機会を探求する必要があります。 AIおよびデータサイエンスのリーダーとの洞察に満ちた議論をする、今後のLeading with Dataセッションに参加しましょう！今度は、セッションでRanjan Sethuramanがした質問と彼の回答について見てみましょう！アナリティクスとデータサイエンスへの道のりはどのように始まりましたか？私は、Accentureで20年以上、KPMGで1年以上の経験を経て、2016年6月にLatentView Analyticsに入社しました。私がLatentViewに惹かれたのは、経営コンサルティングのバックグラウンドとデータアナリティクスへの経験を組み合わせて、人材獲得や予測モデリングを通じた分析を行う点です。このビジネスコンサルティングとアナリティクスの融合が、私をLatentViewに引きつけた要素であり、ここで複雑なビジネスの問題にデータアナリティクスを活用して取り組んでいます。…

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サークルブームのレビュー：最高のAIパワードソーシャルメディアツール？

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新しい – Code-OSS VS Codeオープンソースに基づくコードエディタが、Amazon SageMaker Studioで利用可能になりました

科学者たちは、デバイス間でデータをより効率的に伝送する方法を開発しました

「驚くほど速い、コード不要のPython Foliumマップと素晴らしいGPT-4プロンプト」

一緒にAIを学ぶ- Towards AIコミュニティニュースレター＃3

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