Search Results Fortune

「ビジネスにスピーチAIを導入する際に考慮すべき5つのポイント」

「退屈な仕事が働く時間の60〜70％を消し去るという世界を想像してくださいMcKinseyの報告によると、自然言語理解の進化により、生成AIがこの夢をすぐに現実化する可能性がありますそれには驚くべきことではありません伝統的な業界でも、ますます多くの企業がこれに取り組んでいるからです...」

幸運なことに、「The Day Before」はGeForce NOWで17のゲームをリードしています

17つの新しいゲームがGFN Thursdayに参加します。その中にはThe Day Before、Avatar: Frontiers of Pandora、そしてクラウドに参加する100番目のPC Game PassタイトルであるOri and the Will of the Wispsも含まれています。 GeForce NOWライブラリに参加しましょう。今週はまた重要な節目です：500以上のゲームとアプリケーションがRTX ONをサポートしています。 GeForce NOW UltimateとPriorityメンバーは、クラウド上のNVIDIA RTXでパワードされたゲーミングリグを使用してほぼすべてのデバイスでシネマティックなレイトレーシングを体験することができます。 GeForce…

「スノーケルAIのCEO兼共同創設者、アレックス・ラットナー – インタビューシリーズ」

アレックス・ラトナーは、スタンフォードAIラボを母体とする会社、Snorkel AIのCEO兼共同創設者ですSnorkel AIは、手作業のAI開発プロセスをプログラムソリューションに変換することで、AIの開発を迅速かつ実用的に行いますSnorkel AIは、独自のデータと知識を使用して、企業が独自のワークロードに対して動作するAIを開発することを可能にします

「コマンドバーの創設者兼CEO、ジェームズ・エバンスによるインタビューシリーズ」

ジェームズ・エバンズは、CommandBarの創設者兼CEOであり、製品、マーケティング、顧客チームを支援するために設計されたAIパワードのユーザーアシスタンスプラットフォームを提供しています彼らはAI共同運転手を提供しており、コンテンツに基づいて質問に答えるだけですそして、何か分からない場合は、あなたがコントロールするエクスペリエンスにデフォルトします

生成AI 最初のドラフト、最終的なものではない

この記事は、LLLの仕組みとそれに伴う制約を、分かりやすい説明や逸話を交えながら概説していますまた、人々がLLLを自分のワークフローに導入する方法についてもアドバイスを提案しています

Artificial Intelligence

データを中心に：Srikanth Velamakanniと共にデータドリブンの組織を築く

Analytics Vidhyaの「データを活用したリーダーシップ（Leading With Data）」は、業界のリーダーが自身の経験、キャリアの道のり、興味深いプロジェクトなどを共有するインタビューシリーズです。このシリーズの第5回エピソードでは、私たちは非常に特別なゲストであるフラクタルアナリティクスのグループのCEO、共同創設者、副会長であるSrikanth Valamakanni氏を迎えます。フラタルアナリティクスは、インドで最大のAI企業の1つです。彼はこのインタビューで、データ駆動型組織の構築についての洞察と観察を共有しています。国内のデータ分析のパイオニアの一人として、彼は数年間の間におけるAIの変化する風景についても語っています。さらに、彼のアナリティクス、データサイエンス、教育への深い情熱もAnalytics Vidhyaの創設者兼CEO、Kunal Jain氏との対話で強調されています。以下は、インタビューの抜粋です。フルインタビューはこちらでご覧いただけます。 AIの進化 Kunal J: まずは、あなたの初期の日々から始めましょう。Fractalを23年前に立ち上げたとき、アナリティクスはほとんど知られていなかった時代です。ですので、あなたはこの業界が非常にニッチな存在から今のような存在に進化する様子を見てきました。その旅がどのようなものだったのでしょうか？ Srikanth V: 私たちの旅の魅力的な点は、それがAIの進歩の旅と鏡像のようになっているところです。AIは皆さんもご存知の通り、1956年のダートマスの夏の会議で生まれた用語です。私は2006年に行われたダートマス会議の記録とメモにアクセスする機会がありました。この会議はダートマス会議から50年後のことでした。1956年からの参加者のうち、マービン・ミンスキーやその他の一部の人々が、2006年の会議に出席し、その50年間のAIの進歩について議論していました。そして、次の数年間に何が起こるかを理解しようとしていました。私はその議論の進行状況を見て、興味を持ちました。なぜなら、実際に2006年には、AIが最初のオーダーロジックのルール作成や例外処理の方向に向かうのか、それとも当時はニューラルネットワークと呼ばれていたディープラーニングの方向に向かうのか、ということが議論されていたからです。以前、私が電気工学を学んでいたころ、私の大学のコンピュータサイエンス学科ではAIを学んでいました。彼らはAIの授業を持っていましたが、私たちはニューラルネットワークについての授業を受けていました-それらはまったく異なるものでした。AIはルールを意味し、ぼんやりとしたロジックのルールの作成などに使用され、私たちは指紋認識や署名の検証など、非常に基本的なニューラルネットワークを使用していました。これは90年代の話です。ですので、2006年においても、定義と区別はあまり明確ではありませんでした。そしてわずか4年後、突然、ニューラルネットワークとディープラーニングが世界中で主要なトピックとして現れました。IBMやMicrosoft、Googleなどの研究所から印象的な結果を見るようになりました。そして2011-2012年に、非常に興味深いことが起こりました- Googleは、この技術が非常に重要な変化をもたらすことに気付きました。そこで、彼らはジェフリー・ヒントンを雇い、彼がGoogleを変革し、AIを彼らの製品に追加しました。私が数年間にわたって目撃したAIの進化について言えば、グーグルの初期の日々がありました。そして2010年までに、AIネイティブまたはデジタルネイティブの最大の企業がAIの可能性に気付き始めました。そして2015年には、世界中のFortune 100およびFortune 500企業がこのことに目覚め始めました。2014-2015年ごろ、多くの取締役会がCEOに対してデータ戦略やAI戦略を提示するよう要求し始めたのを見ました。ただし、インドではそこまで大きな話題ではありませんでした。しかし、2020年になると、それがどこに行っても本当に大きなものになりました。特にCOVIDの後、急速に広まり、そして2023年になると、ChatGPTの登場後、もう話題に上らない日はありません。フラクタルのAIの道のり…

AIとオープンソースソフトウェア：誕生時に分かれたか？

この記事では、ルイスがオープンソースソフトウェアと機械学習の交差点と将来について読者と共有します多くの記事が機械学習コミュニティによってオープンソースソフトウェアがどのように使用されているかをカバーしていますが、この投稿では両者の類似点に焦点を当てています...

Artificial Intelligence

「避けられないものを受け入れる：AIファースト企業の時代」

AIの時代はただ近づいているだけでなく、すでにここにありますこれは私が最近開催した専門家パネルとファイヤーサイドチャットの話題であり、このイベントでは、Fortune 500企業のシーレベルのテクノロジーエグゼクティブと、新興のエンタープライズ対応AIインフラスタートアップのリーダーが一堂に会しましたその夜は、魅力的な議論に焦点を当てました […]

『倫理と社会ニュースレター＃5：ハグフェイスがワシントンに行くと、他の2023年夏の考え事』

人工知能（AI）における「倫理」について知っておくべき最も重要なことの一つは、それが「価値観」に関連しているということです。倫理は何が正しくて何が間違っているかを教えてくれるのではなく、透明性、安全性、公正などの価値観の語彙と優先順位を定めるための枠組みを提供します。今年の夏、私たちはAIの価値観についての理解を欧州連合、イギリス、アメリカの立法府に伝え、AIの規制の未来を形作るのに役立ちました。ここで倫理が光を放つのです：法律がまだ整っていないときに前進するための道筋を切り開くのに役立つのです。 Hugging Faceの主要な価値であるオープンさと責任を守るために、私たちはここで私たちが言ったことや行ったことのコレクションを共有しています。これには、私たちのCEOであるクレムが米国議会に対する証言や米国上院AI Insight Forumでの発言、E.U. AI Actに関するアドバイス、NTIAに対するAIの責任に関するコメント、そして私たちのChief Ethics Scientistであるメグの民主党議員団に対するコメントなどが含まれています。これらの議論の多くで共通していたのは、なぜAIのオープンさが有益であるのかという質問でした。私たちはこの質問に対する私たちの回答のコレクションをこちらで共有しています。 Hugging Faceのコア価値である民主化に則り、私たちは多くの時間を公に話すことに費やしてきました。そしてAIの世界で今起こっていることを説明するためにジャーナリストと対話する機会を与えられています。これには以下のものが含まれます：サーシャのAIのエネルギー使用と炭素排出に関するコメント（The Atlantic、The Guardian、2回、New Scientist、The Weather Network、The Wall Street Journal、2回）およびWall Street Journal op-edの一部の執筆；AIの終末論的なリスクに対する考え（Bloomberg、The Times、Futurism、Sky…

実験、モデルのトレーニングおよび評価：AWS SageMakerを使用して6つの主要なMLOpsの質問を探求する

今回の記事は、'31の質問がフォーチュン500のML戦略を形作る' AWS SageMakerシリーズの一部です以前のブログ投稿「データの入手と調査」と「データ...」

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