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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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学校はサイバー保護のために政府に頼るべきですか？

連邦政府は、K-12の学校とその生徒をサイバー攻撃から守ることができるのでしょうか？

ウェブサイトビルディングにおけるAIの台頭：Hostinger AIウェブサイトビルダーの詳細な検証

現代のデジタル時代において、ウェブサイトを持つことは、オンラインで強力な存在感を築くために譲れないものです。しかし、コーディング、デザイン、ホスティングといった複雑な世界に飛び込むことは、多くの人にとって圧倒的です。もし、プロのウェブサイトを作成するためにテックのウィザードである必要はないと言ったらどうでしょうか？ Hostinger AIウェブサイトビルダーにお会いしましょう。数クリックでウェブサイトを作成できる画期的なサービスです。 HostingerのAIアプローチ Hostinger AIウェブサイトビルダーは、ビジネスオーナーからブロガーまで幅広いユーザーを対象に、オンラインへの参入をスムーズにするプロセスを提供しています。$2.99/月から始まるフリーミアムモデルで提供されるHostingerのAIツールには、ウェブサイトビルダー、コンテンツライター、ロゴメーカー、ヒートマップ分析などがあります。このプラットフォームは、短時間でブランドの説明文をフルスケールのウェブサイトに変換することを約束しています。他との違いは何でしょうか？ AIを活用したプロセスは革新的ですが、その効果はどの程度あるのでしょうか？ HostingerのAIは、応答性のあるデザインを作成するだけでなく、コンテンツや画像も自動生成します。これは、コンテンツ作成の見通しが立たない人々にとっては大きな進歩です。さらに、このプラットフォームにはドラッグアンドドロップエディターも組み込まれており、その後のカスタマイズも簡単な作業となります。 HostingerのAIウェブサイトビルダーのユニークな特徴の一つは、提供するプロンプトの長さや詳細に対して柔軟に対応する点です。短く曖昧な説明文を入力すると、AIはより一般的なウェブサイトテンプレートを生成します。これは良いスタートポイントになるかもしれませんが、その後のカスタマイズが必要になる可能性があります。一方、詳細で長い説明文を入力すると、AIはより具体的なニーズを把握し、より適したウェブサイトのレイアウト、コンテンツ、さらには画像を提供します。 SEOとセキュリティ機能 AI機能はHostingerのウェブサイトビルダーの基盤ですが、組み込まれたSEOツールも提供されています。今日の混雑したデジタルエコシステムにおいて、SEOの最適化は贅沢ではなく必要不可欠なものです。また、プラットフォームは無制限のSSL証明書とCloudflareによる保護されたネームサーバーによるデータセキュリティも重視しています。メリットとデメリット：客観的な見方メリット： AIによるカスタムデザインとコンテンツの生成。セキュリティ：SSLと自動バックアップを含む堅牢なセキュリティ対策。予算にやさしい：機能豊富なパッケージと競争力のある価格設定。デメリット：共同作業の制限：複数ユーザーによるリアルタイムの編集はサポートされていません。メンバーエリアのギャップ：プラットフォームには、独占的なメンバーエリアやペイウォールを設定する機能が現在備わっていません。 AIツールボックス HostingerのAIウェブサイトビルダーには、特殊なツールがいくつか用意されています。AIウェブサイトジェネレーターは、ブランドの説明文に基づいてサイトを作成します。AIライターツールは関連するコンテンツをサイトに埋め込むことができ、ロゴメーカーは基本的なブランドロゴを作成します。さらに、ヒートマップ分析ツールにより、ユーザーの行動に関する洞察を得ることができ、サイトをさらに最適化する助けとなります。 Hostinger AIウェブサイトビルダーのもう一つのクールなAIツールは、AIロゴメーカーです。ブランド名、スローガン、簡単な説明を入力するだけで、AIはパーソナライズされた目を引くロゴを生成します。手間のかかる手作業なしにユニークなブランドアイデンティティを作成する効率的な方法です。…

「カーシブと出会う：LLMとのインタラクションのためのユニバーサルで直感的なAIフレームワーク」

大規模な言語モデル（LLM）とのインターフェースにおいて、開発者はしばしば共通のジレンマに直面します。一方では、複雑で膨大なフレームワークがありますが、他方ではゼロから多くの抽象化を構築する可能性があります。シンプルさ、デバッグの容易さ、拡張性のバランスを取ることは、依然として困難な課題です。 LLMに関わるビルダーや開発者は、伝統的にフレームワークに関する問題に直面してきました。複雑で機能が豊富なフレームワークはスペクトラムの一端に位置し、操作しづらく複雑なコードを生み出すことがあります。他方、適切なツールや抽象化の欠如は、開発者が自身のソリューションを構築するためにかなりの時間を費やすことを強いられ、効率と生産性を妨げます。これらの欠点は、機能を犠牲にすることなく、簡素化されたエクスペリエンスを提供するフレームワークの必要性を浮き彫りにしています。この課題に直面し、Cursiveフレームワークは有望な解決策として浮かび上がります。Cursiveは、LLMとのインタラクション時に開発者エクスペリエンス（DX）を向上させるビジョンで、フィールドを再定義しようとしています。LLMとの関わりを直感的で楽しく、不必要な複雑さから解放することを目指しています。さらに、Cursiveはブラウザ、Node.js、Cloudflare Workers、Deno、Bunなど、さまざまなJavaScript環境での適用性を確保するという注目すべきステップを踏んでいます。 Cursiveの主要な約束は、開発者とLLMとの間の相互作用を簡素化し、明確で楽しいエクスペリエンスを提供する能力にあります。注目すべき機能の一つは、モデルへの質問と回答のための簡素化された方法です。開発者は最小限のコードでモデルへのクエリを行い、応答を受け取ることができます。これにより、ワークフローの効率が向上します。さらに、モデルとの会話スレッドを維持することも非常に簡単であり、シームレスな双方向のインタラクションが可能です。 Cursiveは、LLMのコンテキスト内での関数の呼び出し方にも革新をもたらします。従来の関数呼び出しでは、追跡が困難な切り離されたコードが生じることがよくあります。しかし、Cursiveは、関数定義、実行、結果の取得の作成をシームレスに統合する関数呼び出しのアプローチを導入し、コードの可読性と保守性を向上させます。 Cursiveの影響は、DXの向上や開発ワークフローの改善を反映した具体的なメトリクスによって測定されます。モデルとの相互作用に必要なコード行数の削減、直感的な関数呼び出し、一貫した会話の処理は、開発者の生産性の向上に貢献します。さらに、異なるモデル間のコストと使用状況の推定、モデル間のコンテキスト切り替えの処理は、以前は欠けていた信頼性と観測可能性をもたらします。 Cursiveの導入により、LLMとの相互作用の領域で大きな進歩が実現されます。開発者エクスペリエンスを優先することで、フレームワークは既存の課題に取り組み、より効率的で簡素化された開発プロセスの道を切り拓きます。LLMとのインタフェースを変革するツールとして、Cursiveはベストプラクティスを再定義し、イノベーションを促し、開発の領域全体で生産性を高める潜在能力を持っています。さまざまなJavaScript環境での柔軟性も、多くの開発者にとって画期的な解決策としての地位を固めています。

CatBoost カテゴリカルデータを用いたモデル構築のための解決策

イントロダクション熱心な学習者がデータサイエンスや機械学習を学びたい場合、ブーステッドファミリーを学ぶべきです。ブーステッドファミリーから派生した多くのアルゴリズムがあります。例えば、AdaBoost、Gradient Boosting、XGBoostなどです。ブーステッドファミリーのアルゴリズムの1つはCatBoostアルゴリズムです。CatBoostは機械学習アルゴリズムであり、Categorical Boostingを表しています。これはYandexによって開発されたオープンソースのライブラリです。PythonとRの両方で使用することができます。CatBoostはデータセット内のカテゴリ変数と非常にうまく動作します。他のブースティングアルゴリズムと同様に、CatBoostも分類ラベルを予測するために背後で複数の決定木、つまり木のアンサンブルを作成します。これは勾配ブースティングに基づいています。また読む：CatBoost：カテゴリカル（CAT）データを自動的に処理するための機械学習ライブラリ学習目標ブーステッドアルゴリズムの概念とデータサイエンスおよび機械学習における重要性を理解する。カテゴリ変数の処理を担当するブーステッドファミリーの一員であるCatBoostアルゴリズム、その起源、および役割を探索する。 CatBoostの主な特徴、カテゴリ変数の処理、勾配ブースティング、順序ブースティング、および正則化技術の理解。 CatBoostの利点、カテゴリ変数の堅牢な処理と優れた予測パフォーマンスについての洞察。回帰および分類タスクにおいてPythonでCatBoostを実装し、モデルパラメータを探索し、テストデータ上で予測を行う方法を学ぶ。この記事はData Science Blogathonの一部として公開されました。 CatBoostの重要な特徴カテゴリ変数の処理： CatBoostはカテゴリ変数を含むデータセットの処理に優れています。さまざまな方法を使用して、カテゴリ変数を数値表現に変換することで、自動的にカテゴリ変数を処理します。これにはターゲット統計、ワンホットエンコーディング、または両方の組み合わせが含まれます。この機能により、手動のカテゴリ変数の前処理の要件を省略することで、時間と労力を節約できます。勾配ブースティング： CatBoostは、効果的な予測モデルを作成するために、複数の弱学習器（決定木）を組み合わせるアンサンブル技術である勾配ブースティングを使用します。前の木によって引き起こされる誤りを修正するために訓練され、指示された木を追加することで、異なる可能性のある分割構成を最小化する勾配ブースティングは、イテレーションごとにツリーを作成する方法です。この反復的なアプローチにより、モデルの予測能力が徐々に向上します。順序ブースティング： CatBoostは、「順序ブースティング」と呼ばれる新しい技術を提案して、カテゴリ変数を効果的に処理します。ツリーを構築する際に、カテゴリ変数の最適な分割点を特定するために、カテゴリ変数のパーミュテーション駆動の事前ソートという技術を使用します。この方法により、CatBoostはすべての潜在的な分割構成を考慮し、予測を改善し、過学習を低減することができます。正則化： CatBoostでは、過学習を減らし、汎化性能を向上させるために正則化技術が使用されます。葉の値に対するL2正則化を特徴とし、過剰な葉の値を防ぐために損失関数にペナルティ項が追加されます。また、カテゴリデータのエンコーディング時の過学習を防ぐために、「順序ターゲットエンコーディング」という先端的な手法も使用します。 CatBoostの利点…

Hugging Face Spacesでタンパク質を可視化する

この投稿では、Hugging Face Spacesでタンパク質を可視化する方法について見ていきます。動機 🤗 タンパク質は、医薬品から洗剤まで私たちの生活に大きな影響を与えています。タンパク質の機械学習は、新しい興味深いタンパク質の設計を支援するための急速に成長している分野です。タンパク質は、主にアミノ酸と呼ばれる一連の構成要素を3D空間に配列して、タンパク質の機能を与える複雑な3Dオブジェクトです。機械学習の目的で、タンパク質は、例えば座標、グラフ、またはタンパク質言語モデルで使用するための1次元の文字列として表現することができます。タンパク質の有名な機械学習モデルの一つにAlphaFold2があります。AlphaFold2は、類似のタンパク質の多重配列と構造モジュールを使用してタンパク質配列の構造を予測します。 AlphaFold2が登場して以来、OmegaFold、OpenFoldなど、さまざまなモデルが登場しました（詳細はこのリストやこのリストを参照）。見ることは信じることタンパク質の構造は、タンパク質の機能を理解する上で重要な要素です。現在、mol*や3dmol.jsなどのブラウザで直接タンパク質を可視化するためのツールがいくつか利用可能です。この投稿では、3Dmol.jsとHTMLブロックを使用して、Hugging Face Spaceに構造可視化を統合する方法を学びます。必要条件すでにgradio Pythonパッケージがインストールされていること、およびJavascript / JQueryの基本的な知識を持っていることを確認してください。コードの概要 3Dmol.jsのセットアップ方法に入る前に、インターフェースの最小機能デモを作成する方法を見てみましょう。以下のコードは、4桁のPDBコードまたはPDBファイルを受け入れる簡単なデモアプリを作成します。アプリは、RCSB Protein Databankからpdbファイルを取得して表示するか、アップロードされたファイルを使用して表示します。 import gradio…

2023年のトップDNSプライバシーツール

オンラインの世界は以前にも増して膨大なデータを利用できるようになった一方で、サイバー犯罪者が攻撃を行うのも容易になっています。ウェブを閲覧している際には、不注意なクリック一つでマルウェアをダウンロードしたり、フィッシング詐欺の被害に遭うことがあります。サイバー犯罪から身を守るため、企業はDNS保護ソリューションにますます頼るようになっています。ネットワーク向けのDNSセキュリティツールとしての私たちのトップピックは以下の通りです。 CleanBrowsing CleanBrowsingは、ユーザーのブラウザーに結果を返す前にインターネットのクエリをフィルタリングし、防止するDNSリゾルバです。URLからIPアドレスのマッピングのデータベースを保持する代わりに、DNSリゾルバはリモートのDNSサーバーからこの情報を要求します。CleanBrowsingシステムは、要求されたURLのクイックスキャンを実行して、それが正当であり、トロイの木馬やその他のマルウェアのダウンローダーを含んでいないことを確認します。要求されたページが有効な場合、DNSリゾルバはページのIPアドレスで応答します。 Vercara UltraDNS ウェブサイトのダウンタイムから保護する場合、Vercara UltraDNSは素晴らしい選択肢です。Vercaraの近くに拠点を持つ企業は、Vercara UltraDNSの高いスループット、低遅延、およびインスタントキャッシュホストを利用することができます。会社のウェブサイトが攻撃を受けやすい場合、Vercara UltraDNSの利用を検討してください。また、何らかの理由でサイトのDNSエントリが壊れる可能性もあります。DNSエントリが誤ったIPアドレスを与えると、誰もあなたのサイトを見ることができません。このサービスは、6つの大陸に広がる29のノードが存在するため、技術的および地理的な災害の影響から保護されています。アプリケーション自体には、DDoS攻撃を防止するためのローカルミチゲーション機能が備わっています。 Comodo Dragon Secure Internet Gateway Comodo Dragon Secure Internet Gatewayのバックボーンを形成するのはDNSサービスであり、エッジサービスを提供しています。プラットフォームの機能を利用するには、ネットワークのインターネットゲートウェイのデフォルトのDNSサーバー設定を変更する必要があります。サービスを安全に利用するためには、リモートワーカーは個人のコンピューターのDNSサーバー設定を変更する必要があります。iOSおよびAndroidモバイルデバイスの保護も、このシステムの使用目的の一つです。このクラウドベースのサービスは、インターネット上のコンテンツをフィルタリングします。特定のウェブサイトへのアクセスをユーザーからブロックし、ビジネス用のコンテンツコントロールを含みます。ホワイトリストとブラックリストも、このツールが提供する追加の機能です。 Cloudflare Cloudflareは、第一級の代替DNSサービスです。すべてのドメインを1か所から制御することができます。Cloudflareの平均DNSルックアップ速度は11msであり、このサービスの人気の大きな要因です。CloudflareがセカンダリDNSプロバイダーとして設定されている場合、プライマリDNSプロバイダーが更新されるたびにそのレコードをすぐに更新します。Cloudflareには自動フェイルオーバーと負荷分散の機能が組み込まれており、最大限の安全性が確保されています。故障や停止時にも、これらの機能によりDNSは正常に機能し続けます。 Palo Alto…

Googleはチャットボットの使用について従業員に警告、ここにその理由があります

Googleの親会社であるAlphabet Inc.は、ChatGPTや自社製品であるBardを含むチャットボットの使用について従業員に注意を促しています。この警告は、同社がチャットボットプログラムの範囲をグローバルに拡大するにつれて行われました。この開発の詳細について探求し、懸念事項を理解してみましょう。また読む：セキュリティ上の懸念から、Samsungが従業員にジェネレーティブAIの使用を禁止機密情報の保護問題に詳しい情報源によると、Alphabetは従業員に対して、Bardを含むAIチャットボットに機密資料を入力しないよう指示しています。この指示は、同社の情報保護ポリシーと一致しています。BardやChatGPTなどのチャットボットは、ユーザーとの会話を行い、応答を提供するために設計されていますが、AIモデルは吸収したトレーニングデータを再現する可能性があるため、データ漏洩の潜在的なリスクがあります。また読む：専門家によると、AIがあなたのデータを盗んでいるエンジニアとプログラマの注意事項機密情報の入力を避けることに加えて、Alphabetはエンジニアに対して、チャットボットのコンピュータコードを直接使用しないよう警告しています。Bardは提案を行うかもしれませんが、プログラマは注意を払うことが重要です。Googleは、自社の技術の制約を認識し、意図しない結果を引き起こさないようにするために、透明性を維持することを目指しています。また読む：ライバルのSamsungに続いて、Appleがプライバシーの懸念からChatGPTを禁止競争の激しい環境とビジネスへの影響 Googleのチャットボットの使用に対する警戒感は、OpenAIとMicrosoft Corp.がバックアップしているChatGPTとの競争に起因しています。これらのAIプログラムの成功には、数十億ドルの投資、潜在的な広告収益、クラウド収益がかかっています。Googleの予防措置は業界全体のトレンドであり、Samsung、Amazon.com、Deutsche Bankなどの他の企業もAIチャットボットのガードレールを導入しています。また読む：MicrosoftとOpenAIがAI統合で対立従業員のAIツールとセキュリティ基準の使用米国のトップ企業の専門家を対象とした調査によると、回答者の約43%がChatGPTなどのAIツールを使用しており、上司に通知せずに使用していることが明らかになりました。潜在的なリスクを軽減するため、Apple（未確認）を含む世界の企業は、公開されているチャットプログラムの使用について従業員に警告するためにセキュリティ基準を採用しています。プライバシーの懸念と規制に関する対話 Googleはアイルランドのデータ保護委員会と詳細な協議を行い、プライバシーに関連する懸念を解消し、規制要件に準拠するための対策を講じています。Politicoの最新の報告書によれば、Bardの欧州連合での導入は、プライバシーの影響に関する追加情報が得られるまで延期されました。Googleの更新されたプライバシー通知では、ユーザーに対して、Bardの会話に機密情報や個人情報を含めないようにアドバイスしています。また読む：欧州データ保護委員会がChatGPTプライバシータスクフォースを設立革新的なソリューションによるリスクの軽減企業は、これらの懸念に対処するためのソフトウェアソリューションの開発に積極的に取り組んでいます。たとえば、サイバーセキュリティおよびクラウドサービスの主要なプロバイダであるCloudflareは、特定のデータを外部への送信からタグ付けおよび制限することができます。GoogleやMicrosoftもビジネス向けの対話ツールを提供し、公開されているAIモデルに組み込まないことでデータのプライバシーを確保しています。ただし、BardとChatGPTのデフォルト設定では、ユーザーの会話履歴が保存されますが、ユーザーは削除することができます。私たちの意見 GoogleがBardを含むチャットボットの使用に関して従業員に警告することは、同社がデータのプライバシーとセキュリティに対する取り組みを反映しています。AI技術が進化し続ける中、組織がセーフガードを実施し、責任ある使用を促進することが重要です。AIチャットボットのダイナミックな環境では、イノベーションとリスク軽減の繊細なバランスが求められます。Googleなどの企業がこれらの懸念に取り組むことで、AI技術が安全かつ倫理的に活用される未来に向けて取り組んでいます。

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