Search Results ワークショップ

最後のチャンス！認定AIワークショップが24時間後に開始されます！見逃さないでください！

興奮するニュースです！予想されていたAIワークショップが約24時間後に開始されますこの素晴らしい機会を逃さないようにしたいと思います！このメールは、あなたの場所を確保するための重要なリマインダーとして役立ちます...

「2024年のデータエンジニアリング＆AI Xイノベーションサミットを発表します」

「私たちが4月にボストンで開催されるODSC Eastと共に開催される2つのイベントを発表できることは、もっと興奮しませんそれは、データエンジニアリングサミットとAi Xイノベーションサミットですこれら2つの共同開催イベントは、これらの分野を形作るトピックとトレンドにさらに深く立ち入る機会を提供しています学んでください...」

ボーダフォンは、AWS DeepRacerとアクセンチュアを活用して機械学習のスキルを向上させています

「ボーダフォンは、2025年までに、イノベーションを加速し、コストを削減し、セキュリティを向上させ、業務を簡素化するという目標を持ち、通信会社（テルコ）からテクノロジー企業（テックコー）への転換を行っていますこの変革に貢献するために、数千人のエンジニアが採用されていますまた、2025年までに、ボーダフォンは、グローバルな労働力の50％がソフトウェア開発に積極的に関与することを計画しています」

「ノーコードアプリビルダーのトップ10（2023年12月）」

テクノロジーの絶えず進化する風景の中で、ノーコードアプリビルダーの台頭は、アプリ開発の民主化の証ですかつてはベテランプログラマーやソフトウェア開発者の領域にのみデジタルソリューションを作成する時代が終わりましたノーコードプラットフォームは、起業家やビジネスプロフェッショナル、クリエイティブな思考を持つ人々に扉を開いています[…]

SetFitABSA SetFitを使用したFew-Shotアスペクトベースの感情分析

SetFitABSAは、テキスト内の特定の側面に対する感情を検出する効率的な技術です。 Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA)は、テキスト内の特定の側面に対する感情を検出するタスクです。例えば、「この電話は画面が素晴らしいですが、バッテリーは小さすぎます」という文では、側面の用語は「画面」と「バッテリー」であり、それぞれに対する感情極性はPositiveとNegativeです。 ABSAは、さまざまなドメインの製品やサービスの顧客フィードバックを分析して貴重な情報を抽出するために、組織によって広く使用されています。しかし、ABSAのためのラベル付けトレーニングデータは、トレーニングサンプル内で側面を手動で細かく識別する必要があるため、手間のかかる作業です。 Intel LabsとHugging Faceは、ドメイン固有のABSAモデルのfew-shotトレーニングのためのフレームワークであるSetFitABSAを紹介しています。SetFitABSAは、few-shotシナリオでLlama2やT5などの生成モデルに比べて競争力があり、さらに優れた性能を発揮します。 LLMベースの手法と比較して、SetFitABSAには次の2つのユニークな利点があります: 🗣 プロンプトが不要です: LLMを使ったfew-shot in-context学習では、結果がもろくなり、表現に敏感になり、ユーザーの専門知識に依存する手作りのプロンプトが必要です。SetFitABSAは、ラベル付けされた少数のテキスト例から直接豊かな埋め込みを生成することで、プロンプトを完全に不要とします。 🏎 高速トレーニング: SetFitABSAは、わずかなラベル付きトレーニングサンプルのみを必要とします。さらに、専門のタグ付けツールを必要としないシンプルなトレーニングデータ形式を使用します。これにより、データのラベリングプロセスが迅速かつ容易になります。このブログ記事では、SetFitABSAの動作方法と、SetFitライブラリを使用して独自のモデルをトレーニングする方法を説明します。では、さっそく見ていきましょう！どのように機能しますか？ SetFitABSAの3つのステージからなるトレーニングプロセス SetFitABSAは3つのステップで構成されています。第1ステップでは、テキストから側面候補を抽出し、第2ステップでは、側面候補を側面または非側面として分類し、最終ステップでは抽出された各側面に感情極性を関連付けます。第2ステップと第3ステップはSetFitモデルに基づいています。トレーニング 1. 側面候補の抽出…

お客様との関係を革新する：チャットとReact.jsとのCRMのシナジーを探る

このブログ記事では、CRM、リアルタイムチャットアプリケーション、およびReact.jsライブラリの相互関係について探求します

「クオリティデータ分析の美学」

数週間前、私は品質の高い洞察を生成するためのシステムの構築について書きましたプロセス、ツールなどの領域に取り組むことで、チームの成果を向上させる方法を示しました...

リトリーバルオーグメンテッドジェネレーション（RAG）推論エンジンは、CPU上でLangChainを使用しています

「リトリーバル増強生成（RAG）は広範にカバーされており、特にチャットベースのLLMへの応用については詳しく語られていますが、本記事では異なる視点からそれを見て、その分析を行うことを目指しています...」

組織におけるデータ文化の重要性は何ですか？

イントロダクション文化とは、誰も見ていない時に人々が行うことです。ハーブ・ケラハー（共同創業者、SouthWest Airlines）現代の急速なビジネスの景色で、情報を元にした意思決定は重要です。戦略的なトレーニングを通じてデータリテラシーを持たせることの重要性を強調する企業は、60%です。さらに、意思決定における分析の一貫した使用による顕著な収益増加の可能性を、75%のビジネスリーダーが認識しています。この記事では、データ文化の定義、実践的な戦略、および組織内での実施方法について見ていきます！データ文化とは何ですか？データ文化とは、誰も強制しないときの人々がデータとデータ関連技術をどのように使用するかです Analytics Vidhya データ文化は、データの重要性を認識するだけでなく、データが簡単にアクセス可能で一貫して意思決定プロセスに利用される組織環境を作り出すことです。データを組織の特定の部門に制限するのではなく、データは組織のあらゆる側面に浸透します。データはすべてのレベルで意思決定に影響を与え、ガイドを提供し、組織全体で一体となった情報をもとにした運営フレームワークを作り出します。例えば、マーケティングチームが顧客とのやり取りからデータを利用してキャンペーンを調整し最適化することがあります。同時に、人事部門はデータを活用して従業員のパフォーマンスや職場満足度を分析し、労働力管理に関する適切な意思決定を行います。これらのデータ駆動のアプローチは偶発的なものではなく、組織の日常業務にシームレスに統合され、根付いたデータ文化を反映しています。データ文化の実施における課題様々な業界の企業がビジネスの成長のためにデータ駆動環境に移行しています。しかし、企業でデータ文化を導入することは、さまざまな課題を伴う場合があります。データ文化の実施においてよく見られる一般的な課題と、それらを克服する方法について見てみましょう。変化への抵抗人々は一般的に、知らないことへの恐怖心から変化に抵抗する傾向があります。企業でデータ文化を採用することは大きな変化であり、すべての従業員やリーダーがこれに賛成するわけではありません。未知のことへの不慣れさ、仕事の置き換えの恐怖、または確立されたプロセスの変更に対する抵抗から、データ駆動のアプローチを受け入れることに抵抗する可能性があります。これは、データ文化の初期段階で最も一般的に見られる課題の一つです。従業員やリーダーにデータ駆動の意思決定の現実的な影響を示すことで、彼らをデータ文化の導入に動機付けることができます。同時に、包括的な変更管理戦略を実施することも、変化を受け入れるのに役立ちます。これには、従業員のデータリテラシーを向上させるためのコミュニケーション計画とトレーニングプログラムが含まれます。このようなプログラムでは、データ駆動の意思決定の利点と役割ごとの応用を強調します。データの品質とアクセシビリティデータはデータ駆動の組織で最も重要な要素です。品質の高いデータへのアクセスは、適切な処理と期待される結果を保証するものです。しかし、企業はしばしば従業員に品質の良いデータを提供することに苦労しています。一貫したデータ品質と限られたアクセシビリティは、データ文化の構築の取り組みを妨げる要因となります。品質の悪いデータに取り組むことは、正確な洞察を生み出すことができず、従業員やクライアントのデータ駆動の意思決定への信頼を損なう可能性があります。企業は、このような課題を克服するために、データガバナンスの実践に投資することを心掛ける必要があります。データ品質を確保するために検証プロセスを実施し、従業員がこのデータに簡単にアクセスできるようにデータパイプラインを設定する必要があります。さらに、アクセシビリティを向上させるために堅牢なデータインフラストラクチャを導入する必要があります。データリテラシーの不足従業員の間でデータの概念と分析に対する理解が限られている場合、データ文化の確立を妨げることがあります。データサイエンスと分析はほとんどの企業で比較的新しい概念ですので、労働力内に知識のギャップが存在しています。多くの従業員は、自身の役割やそれにもたらされるメリットについてデータ分析の応用を知らないかもしれません。また、すべてのチームメンバーが同じレベルのデータリテラシーまでトレーニングされているわけではありません。このようなデータリテラシーの不足は、洞察の誤解につながる可能性があります。企業は、知識のギャップを埋め、従業員の能力向上のための定期的なトレーニングセッションやワークショップを実施することで、データリテラシーを実現することができます。さらに、組織全体のデータリテラシーを向上させるための認識キャンペーンも実施することができます。長期的には、企業は従業員の継続的な学習をサポートするために、リソースを提供する必要があります。これにより、最新の戦略、方法論、およびデータ駆動の意思決定の応用について常に最新の情報を得ることができます。シロと分断したデータイニシアチブデータ文化を導入する際に直面するもう一つの課題は、一貫性の欠如です。これにより知識のギャップが生じます。結果として、断片化したデータイニシアチブと部門内のシロが一貫性のあるデータ文化の構築を妨げることがあります。これは、異なるチームが独立して運営される場合によく起こります。それにより洞察の共有や共同意思決定が制限されます。…

「AIガバナンスにおけるステークホルダー分析の包括的ガイド（パート2）」

「著者注：本記事はAIガバナンスにおけるステークホルダー分析の包括的なガイドのパート2として書かれていますパート1はこちらでご覧いただけます『包括的なガイド…』の続きへようこそ」

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