Search Results [email protected]

「スピークAI転写ソフトウェアのレビュー（2023年12月）」

この詳細なSpeak AIレビューで、Speak AIについての真実を発見してくださいそれは最も優れたAI転写ソフトウェアですか？この記事で確認してください！

「Pythonでリストをフィルタリングする方法？」

イントロダクションリストのフィルタリングは、特定の基準に基づいてリストから特定の要素を抽出するPythonでの基本的な操作です。不要なデータを削除したり、特定の値を抽出したり、複雑な条件を適用したりするために、リストフィルタリングの技術をマスターすることは、効率的なデータ操作には欠かせません。この記事では、Pythonでのリストのフィルタリングのさまざまな技術と実用的な方法、さらにデータ選択スキルを向上させるための高度なフィルタリング技術について探求していきます。フルスタックデータサイエンティストになりたいですか？AI＆MLキャリアを進めるためには、BlackBelt Plusプログラムに参加する時がきました！ Source: Favtutor 学習目標 Pythonリストフィルタリングの基本的な概念と重要性を理解する。 filter()、リスト内包表記、lambda関数、および条件文などの主要な技術をマスターし、効率的なデータ操作を行う。チェインフィルター、条件の否定、ネストされたリストフィルタリング、正規表現、カスタム関数などの高度なフィルタリング方法を探求し、Pythonのデータフィルタリングの専門知識を高める。無料でPythonを学びたいですか？今すぐ学ぶ！ Pythonにおけるリストフィルタリングとは？リストフィルタリングとは、特定の条件や基準に基づいてリストから特定の要素を選択することを指します。これにより、必要なデータを抽出し、残りのデータを破棄することができ、元のリストの一部として作業できるようになります。Pythonにはリストをフィルタリングするためのさまざまな方法と技術が用意されており、それぞれに利点と使用例があります。 Pythonにおけるフィルタリングの技術 `filter()`関数の使用 Pythonの`filter()`関数は、関数とイテラブルを引数として受け取り、関数が`True`を返す要素を含むイテレータを返す組み込み関数です。与えられた条件に基づいてリストをフィルタリングするための簡潔な方法を提供します。以下に例を示します： #Pythonコード:def is_even(x): return x % 2 == 0numbers =…

「MLOPsを使用した不正取引検出の実装」

イントロダクション現代のデジタル世界では、人々は便利さのために現金ではなくオンライン取引とデジタル決済にますます移行しています。移行の増加に伴い、詐欺も増加しています。詐欺トランザクションは、偽の身元や虚偽の情報を使用してお金を要求することが含まれるため、個人や金融機関にとって重大な問題です。このプロジェクトでは、クレジットカードのデータセットを使用して、ライブトランザクションを監視し、それらが本物か詐欺かを予測するためのMLOPsモデルを設計するために、Airflowツールを使用します。目標詐欺トランザクションの検出の重要性。データのクリーニング、データセットの変換、データの前処理。データセットの視覚的な分析から洞察を得る。データサイエンスにおける詐欺トランザクション検出モデルの現実世界での応用。 Pythonプログラミング言語を使用した詐欺トランザクションデータの分析。 MS AzureとAirflowを使用したエンドツーエンドの詐欺検出の構築。この記事はデータサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。詐欺トランザクション推定モデルとは何ですか？詐欺トランザクションのデータセットには、トランザクションの時間、名前、金額、性別、カテゴリなどの列が含まれています。詐欺トランザクション推定モデルは、偽のトランザクションを予測するために開発された機械学習モデルで、大規模な有効なトランザクションと詐欺トランザクションのデータセットでトレーニングされています。詐欺トランザクション分析とは何ですか？詐欺トランザクション分析は、過去のデータセットを分析するプロセスです。データセットの分析は、データの不規則性を見つけ、データのパターンを見つけることを目指しています。詐欺トランザクション分析は、顧客を保護し、財務的な損失を減らすためにビジネスにおいて重要な役割を果たします。ルールベースの分析や異常検知など、さまざまな種類の詐欺トランザクション分析があります。ルールベースの分析：ルールベースの分析では、無効なトランザクションをフラグ付けするためのルールを作成します。例えば、地理的な地域に基づいたルールが作成されることがあります。異常検知：異常検知では、異常または異常なトランザクションを見つけることを目指します。例えば、新しいIPアドレスから行われたトランザクションなどです。詐欺トランザクションの検出の重要性詐欺トランザクションの検出は、ビジネスや金融機関が顧客を詐欺から保護し、彼らのお金を守るために重要です。詐欺トランザクションを検出することの重要な理由をいくつか挙げます。財務的な損失の削減：詐欺トランザクションは企業に莫大な損失をもたらし、利益を減少させます。したがって、企業が詐欺トランザクションを検出することは重要です。評判の保護：評判の維持は、ビジネスにとって重要な要素であり、潜在的なクライアントや顧客の喪失につながります。顧客とビジネスの保護：詐欺トランザクションは顧客に財務的な損失や感情的な影響を与えることがあります。詐欺を検出することで、ビジネスは顧客と自社を守ることができます。データの収集と前処理データの収集と前処理は、詐欺検出モデルの開発において重要な部分です。データが収集されたら、データセットに対していくつかの手順を実行する必要があります。…

「NoteGoatは、ユーザーがオーディオ、ビデオ、および筆記録をアップロードできるようになりました」と記されています

新機能はハイブリッド学習環境で増え続ける学生の数に対応していますサンフランシスコ、CA、2023年10月12日 - 大学生のために特別に作られた新しいAIパワーのノート取りツールであるNoteGoatは、ライブおよび仮想講義に加えて、音声、ビデオ、および文章を活用することができるようになりましたUpload Expressを利用することで、教室に物理的にいない学生だけでなく、...NoteGoatは今やユーザーが音声、ビデオ、および文章をアップロードすることができるようになりました」

Press Releases

『AI Time Journal（AI タイムジャーナル）が「デジタルマーケティングのトレンド2023」eBook をリリースし、AI パワードマーケティング戦略の未来について議論しています』

2019年10月19日、アメリカ、サンフランシスコ― AIタイムジャーナルは、人工知能とその応用に関する洞察情報を提供する主要な情報源として、最新の電子書籍「デジタルマーケティングトレンド2023」のリリースを喜んで発表いたしますこの包括的なガイドは、デジタルマーケティングの絶えず進化する風景に深く深入りし、人工知能が果たす突出した役割に焦点を当てています... AIタイムジャーナル、未来のAIパワードマーケティング戦略について論じる「デジタルマーケティングトレンド2023」電子書籍をリリース詳しくはこちらをご覧ください

NEWS

公的機関によるAI調達のための標準契約条項の提案

ショーン・ムッチ、Co-CEO/CFO、AI＆パートナーズ、[email protected]、+31(6)572 85579、ショーンはエンターテイメント業界（例：映画やアート）での幅広い経験を持ち、デザインに特化していますこれに加えて、ショーンはプロフェッショナルサービス業界で10年以上の経験を持ち、5年間のテック会計士のポジションを務めてきましたショーン……公共機関によるAI調達のための標準契約条項の提案について詳細を読む»

Tech

「AI Time Journalは、AI Frontier Networkを立ち上げるためにDrivePlyとの戦略的パートナーシップを発表」

10月12日、アメリカのサンフランシスコ - AI Time Journalは、人工知能（AI）の最前線に位置する一流の出版物として、革新的なプラットフォームであるDrivePlyとの戦略的パートナーシップを発表し、コンテンツクリエーター、出版物、イベントのための戦略的パートナーシップを実現する「AIフロンティアネットワーク」の創設を共同で開始することを喜んでお知らせしますAI Time JournalとDrivePlyが協力し、「AIフロンティアネットワーク」をローンチします

NEWS

AI Time Journalは、「サイバーセキュリティのトレンド2023」eBookを発表し、進化する脅威の景観を明らかにします

10月12日、アメリカのサンフランシスコ—人工知能（AI）の最前線に位置する主要な出版物であるAI Time Journalは、最新の電子書籍「サイバーセキュリティトレンド2023」の発売を喜んで発表しますこの包括的なリソースは、サイバーセキュリティに関連するさまざまなトピックを探求し、専門家、愛好家、意思決定者に貴重な洞察と分析を提供しています... AI Time Journal、進化する脅威の風景における鍵となる示唆を開示する「サイバーセキュリティトレンド2023」の電子書籍をリリース詳細を読む »

「OpenAIキーなしでPDFおよび記事のための強力なチャットアシスタントを作成する」

イントロダクション自然言語処理の世界は、特に大規模な言語モデルの登場により、膨大な拡大を遂げています。これらのモデルは、この分野を革新し、誰でも利用できるようにしました。この記事では、オープンソースライブラリを使用して、与えられた記事（またはPDF）を基に質問に応答できる強力なチャットアシスタントを作成するためのNLP（自然言語処理）のテクニックを探求し、実装していきます。OpenAIのAPIキーは必要ありません。この記事は、データサイエンスブログマラソンの一環として公開されています。ワークフローこのアプリケーションのワークフローは以下の通りです：ユーザーは、PDFファイルまたは記事のURLを提供し、質問を行います。このアプリケーションは、提供されたソースに基づいて質問に答えることを試みます。私たちは、PYPDF2ライブラリ（PDFファイルの場合）またはBeautifulSoup（記事のURLの場合）を使用してコンテンツを抽出します。次に、langchainライブラリのCharacterTextSplitterを使用して、それをチャンクに分割します。各チャンクに対して、all-MiniLM-L6-v2モデルを使用して、対応する単語埋め込みベクトルを計算します。このモデルは、文章や段落を384次元の密なベクトル空間にマッピングするためのものです（単語埋め込みは、単語/文章をベクトルとして表現する技術の一つです）。同じ技術がユーザーの質問にも適用されます。これらのベクトルは、sentence_transformersというPythonのフレームワークが提供する意味的検索関数に入力されます。sentence_transformersは、最先端の文、テキスト、画像埋め込みを行うためのフレームワークです。この関数は、答えを含む可能性があるテキストチャンクを返し、質問応答モデルは、semantic_searchとユーザーの質問の出力に基づいて最終的な答えを生成します。注意すべてのモデルは、HTTPリクエストのみを使用してAPI経由でアクセス可能です。コードはPythonを使用して書かれます。 FAQ-QNは、より詳細な情報についてはFAQセクションを参照することを示すキーワードです。実装このセクションでは、実装についてのみに焦点を当て、詳細はFAQセクションで提供されます。依存関係依存関係をダウンロードし、それらをインポートすることから始めます。 pip install -r requirements.txt numpytorchsentence-transformersrequestslangchainbeautifulsoup4PyPDF2 import…

生成AIのアシストを使用して複雑なSQLクエリを作成する

イントロダクション ChatGPTの登場は、AIの歴史において前例のない瞬間を迎えました。ChatGPTや他の多くの生成型AIツールは、驚異的な能力を持っており、私たちの働き方を劇的に変える可能性があります。AI革命に続いて、データサイエンスにおけるSQLの記述は既に変化しています。この記事では、自然言語を使用してSQLデータベースと接続し、対話する具体的な例を提供します。PythonのオープンソースパッケージであるVannaを使用します。ノートブックへのリンクはこちらです。Generative AIを使用して複雑なSQLクエリの作成方法をマスターしましょう。この洞察に富んだガイドでは、自然言語のプロンプトを使用してデータベースの相互作用を効率化する方法を学びます。学習目標この記事では、以下のことを学びます：データ駆動型プロジェクトにおいて、なぜSQLの記述が一般的な課題となるのか生成型AIがSQLをより簡単かつアクセスしやすくする可能性自然言語のプロンプトを使用してSQLを記述するためにLLMをどのように実装できるか PythonのパッケージであるVannaを使用してSQLデータベースと接続し、対話する方法 Vannaやより広範な意味でのLLMがSQLの記述において抱える制約この記事は、データサイエンスのブログマラソンの一環として公開されました。データ駆動型プロジェクトにおけるSQL：一般的な課題 SQLは最もポピュラーで広く使用されているプログラミング言語の一つです。ほとんどの現代企業は、エンタープライズデータの格納と分析にSQLアーキテクチャを採用しています。しかし、会社内の全員がそのデータを活用する能力を持っているわけではありません。技術的なスキルが不足しているか、データベースの構造やスキーマに馴染みがないかもしれません。どんな理由であれ、これはデータ駆動型プロジェクトにおいてしばしばボトルネックとなります。ビジネスの質問に答えるためには、SQLデータベースの使用方法を知っているごく少数の人々の存在に依存しています。会社の全員が、SQLの専門知識にかかわらず、一度にいつでもどこでもデータを活用できたら素晴らしいですよね？これは、生成型AIの助けを借りれば、近いうちに実現することができるかもしれません。開発者や研究者は、SQLの目的でトレーニングされた大規模言語モデル（LLM）の異なるアプローチを既にテストしています。たとえば、LLMベースのアプリケーションを開発するための人気フレームワークであるLangChainは、自然言語のプロンプトに基づいてSQLデータベースと接続し、対話することができます。しかし、これらのツールはまだ初期段階にあります。大規模で複雑なデータベースで作業する場合、精度の低い結果を返したり、いわゆるLLM幻覚を経験することがよくあります。また、非技術的なユーザーにとって直感的に理解しにくい場合もあります。したがって、改善の余地はまだ大いにあります。 Vannaの概要 Vannaは、SQLの使用を民主化するために設計されたAIエージェントです。OpenAIとGoogleのサードパーティLLMの組み合わせに基づいた事前学習モデルを元に、データベースに特化したカスタムモデルを微調整することができます。モデルが準備できたら、自然言語でビジネスの質問を投げかけると、モデルがそれをSQLクエリに変換します。また、クエリを対象のデータベースに対して実行したい場合もあります。モデルに尋ねるだけで、クエリと結果のpandas DataFrame、plotlyのチャート、および追加の質問のリストが返されます。カスタムモデルを作成するためには、VannaはSQLの例、データベースのドキュメント、およびデータベーススキーマ（データ定義言語（DDL））など、文脈に関連する情報をトレーニングデータとして使用する必要があります。モデルの精度は、トレーニングデータの品質と量に最終的に依存します。良いニュースは、モデルが使用されるたびに生成されたSQLクエリが自動的にトレーニングデータに追加されるため、モデルが以前のミスから学び、徐々に改善していくことです。全体のプロセスは、以下のイメージで示されています： LLMの技術的な詳細や他の種類のニューラルネットワークについて詳しくは、この記事をご覧ください。…

Learn more about Search Results [email protected]