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パスライトのCTO兼共同創設者、トレイ・ドイグのインタビューシリーズ

トレイ・ドイグは、パスライトの共同創設者兼CTOですトレイは、IBM、クリエイティブ・コモンズ、Yelpでエンジニアとして働いた経験を持つ、テック業界で10年以上の経験を持っていますTreyは、Yelp Reservationsのリードエンジニアであり、SeatMeの機能をYelp.comに統合する責任を負っていましたTreyはまた、SeatMeウェブアプリケーションの開発を率いました...

「サティスファイラボのCEO兼共同創設者、ドニー・ホワイト- インタビューシリーズ」

2016年に設立されたSatisfi Labsは、会話型AI企業のリーディングカンパニーです早期の成功は、ニューヨーク・メッツ、メイシーズ、全米オープンとの協力により、ウェブサイトでは得られなかった情報への簡単なアクセスを可能にしましたドニーはブルームバーグで15年間働いた後、スタートアップの世界に足を踏み入れ、コーネル大学でMBAを取得しました[...]

LMQL — 言語モデル用のSQL

「SQLについて聞いたことがあるか、あるいはスキルを習得したことがあるはずですSQL（Structured Query Language）はデータベースデータの操作に広く利用される宣言型言語です年次のStackOverflow調査によると...」

偽のレビューがオンラインで横行しています取り締まりでそれらを終わらせることはできるのでしょうか？

規制と業界の行動の波が、繁栄している偽のレビュー業界に警告を発していますしかし、専門家は、この問題は克服困難かもしれないと述べています

「ミリオンドルのホームサービスビジネスを始める方法（19ヶ月で130万ドルを稼ぐ）」

プールの清掃害虫駆除屋根工事これらの汚れた仕事はセクシーではないかもしれませんが、まったくもって稼げるのです

「MozillaがFirefoxに偽レビューチェッカーAIツールを導入」

オンラインショッピングの広大な景色の中で、本物の製品レビューを捉えることはますます困難な課題となっています。消費者は特定の意見に本当に頼ることができるかどうかを疑問に思い、購買の決定に不確実性が漂っています。この重要な懸念に対処するため、MozillaのFirefoxは、ブラウザにレビューチェッカーを統合するという画期的な一歩を踏み出し、オンラインショッピング体験を革新することになりました。既存のソリューションもこの問題に対処しようと試みており、Fakespotなどのブラウザ拡張機能が先頭を切っています。Fakespotは、詐欺的なオンラインレビューを検出するために設計された特殊なツールであり、Mozillaによって5月に買収されました。現在はAmazon、Walmart、eBay、Yelp、TripAdvisorなどの主要プラットフォームで機能し、AからFまでのグレーディングシステムを採用しています。 Aのグレードは完全に信頼できるレビューを持つ製品を示し、Bのグレードは信頼できるレビューの大部分を示しています。 Cのグレードは信頼性と信頼性の低いフィードバックのバランスが取れたミックスを示し、DとFのグレードは信頼性の低いレビューを主に持つ製品を示します。なお、低いグレードは製品やサービス自体の品質を必ずしも反映しておらず、レビューの信頼性を示しています。Fakespotは特定の詐欺的なレビューを特定するのではなく、製品全体に総合的なスコアを割り当てます。グレードが低いほど、レビューが不正確である可能性が高くなります。この重要なツールはFirefoxにシームレスに統合される予定であり、ユーザーにはレビューの信頼性を評価するための固有の手段が提供されます。この機能は現在テスト中であり、11月から最初にAmazon、Best Buy、Walmartで広く利用可能になる予定であり、その後も追加のサイトが続々と追加される予定です。 Fakespotの効果的な点は、人工知能の活用にあります。さまざまなデータポイントを分析し、複数のテストを行うことで、Fakespotはレビューの信頼性を判断します。Fakespotのアルゴリズムの具体的な詳細は操作を防止するために開示されていませんが、レビューが本物の顧客によって残されたものかどうかが重要な要素です。この革新は、レビューが消費者の意思決定に重要な役割を果たすオンラインショッピングの領域で普及している問題に対処します。たとえば、Googleはレビューを活用して商品を推奨し、企業が主導権を争う中でしばしば操作が行われます。最近の調査は、フェイクレビューの流行の深刻さを浮き彫りにし、オンラインで詐欺的なフィードバックに遭遇したショッパーの80％以上がそれを経験したことを明らかにしました。18歳から34歳の層では、この数字が驚くべき92％に急増しています。AIを活用した洗練されたアプローチを持つFakespotは、この普遍的な問題に対する強力な解決策として立ち上がっています。まとめると、FakespotのFirefoxへの統合は、オンラインショッピングにおけるフェイクレビューの広がりに対抗するための画期的な進歩を表しています。この巧妙なツールはAIの力を活用して、ユーザーに信頼できる製品を評価する手段を提供します。主要なeコマースプラットフォームで広く利用できるFakespotは、デジタルマーケットプレイスを航行する消費者にとって欠かせない味方となることで、オンラインショッピングに自信と透明性の時代をもたらすことになります。フェイクレビューに対する戦いにFirefoxという強力な味方が加わることで、消費者はついに保証を持ってショッピングを楽しむことができ、情報を元に正しい選択をすることができるようになります。投稿元：Mozilla Brings a Fake Review Checker AI Tool to Firefox（MarkTechPostより）。

「トップ20のデータエンジニアリングプロジェクトアイデア[ソースコード付き]」

データエンジニアリングは、分析、レポート、および機械学習に必要なデータを収集、変換、配信することによって、広範なデータエコシステムにおいて重要な役割を果たします。データエンジニアを目指す人々は、実際のプロジェクトを通じて実践的な経験を積み、自分の専門知識をアピールするための機会を求めることが多いです。この記事では、ソースコード付きのトップ20のデータエンジニアリングプロジェクトアイデアを紹介します。初心者、中級のエンジニア、または上級のプラクティショナーであっても、これらのプロジェクトはデータエンジニアリングスキルを磨く絶好の機会を提供します。初心者向けデータエンジニアリングプロジェクト 1. スマートIoTインフラストラクチャ目標このプロジェクトの主な目標は、IoT（モノのインターネット）デバイスからのデータを収集し、分析するための信頼性のあるデータパイプラインを構築することです。ウェブカム、温度センサー、モーションディテクターなど、さまざまなIoTデバイスは、多くのデータを生成します。このデータを効果的に消費、保存、処理、分析するためのシステムを設計することを目指します。これにより、IoTデータからの学習に基づいたリアルタイムのモニタリングや意思決定が可能になります。解決方法 Apache KafkaやMQTTのような技術を利用して、IoTデバイスからの効率的なデータ取り込みを行います。これらの技術は高スループットのデータストリームをサポートします。 Apache CassandraやMongoDBのようなスケーラブルなデータベースを使用して、受信したIoTデータを保存します。これらのNoSQLデータベースは、IoTデータのボリュームとバラエティを処理できます。 Apache Spark StreamingやApache Flinkを使用してリアルタイムデータ処理を実装します。これらのフレームワークを使用すると、データが到着すると同時にデータを分析して変換することができるため、リアルタイムモニタリングに適しています。 GrafanaやKibanaなどの可視化ツールを使用して、IoTデータに対する洞察を提供するダッシュボードを作成します。リアルタイムの可視化は、ステークホルダーが情報を基にした意思決定を行うのに役立ちます。ソースコードを確認するには、ここをクリックしてください 2. 航空データ分析目標連邦航空局（FAA）、航空会社、空港など、さまざまな情報源から航空データを収集、処理、分析するために、このプロジェクトではデータパイプラインを開発しようとします。航空データには、フライト、空港、天候、乗客の人口統計などが含まれます。このデータから意味のある洞察を抽出し、フライトスケジュールの改善、安全対策の強化、航空産業のさまざまな側面の最適化を図ります。解決方法 Apache NifiやAWS…

「2023年9月のソーシャルメディア向けの20の最高のChatGPTプロンプト」

「ソーシャルメディアの世界を航海することは、特定のビジネス目標を達成しようとする場合には圧倒的なものになることがありますスタートアップ、中小企業、大企業のいずれであっても、スマートなソーシャルメディア戦略は必須ですChatGPTは、タスクを自動化するだけでなく、ブランドに合わせた魅力的で洞察に富んだコンテンツを作成するのに役立ちます」

「個人データへのアクセス」

「データプライバシー法は、世界中の国々で登場しており、他の人々があなたをどのように見ているかを学ぶ機会を提供すると同時に、自分自身についての洞察を得るためのユニークな機会を創出していますほとんどの法律は...」

機械学習でパワーアップした顧客サービス

このブログ投稿では、実際の顧客サービスのユースケースをシミュレートし、Hugging Faceエコシステムの機械学習ツールを使用してそれに対処します。強くお勧めするのは、このノートブックをテンプレート/例として使用して、あなた自身の実世界のユースケースを解決することです。タスク、データセット、モデルの定義実際のコーディングに取り掛かる前に、自動化または一部自動化したいユースケースの明確な定義を持つことが重要です。ユースケースの明確な定義は、最適なタスク、使用するデータセット、および適用するモデルを特定するのに役立ちます。 NLPタスクの定義では、自然言語処理モデルを使用して解決したい仮想的な問題について考えてみましょう。私たちは製品を販売しており、顧客サポートチームはフィードバック、クレーム、質問を含む数千のメッセージを受け取っています。理想的には、これらのメッセージにすべて返答する必要があります。すぐに明らかになるのは、顧客サポートがすべてのメッセージに返信することは不可能であるということです。したがって、私たちは最も不満な顧客にのみ返信し、これらのメッセージに100%回答することを決定します。それらは中立的なメッセージや肯定的なメッセージと比べて最も緊急性があると考えられるためです。非常に不満な顧客のメッセージが全メッセージの一部であると仮定し、不満なメッセージを自動的にフィルタリングできるとすると、顧客サポートはこの目標を達成できるはずです。不満なメッセージを自動的にフィルタリングするために、自然言語処理技術を適用する予定です。最初のステップは、私たちのユースケース（不満なメッセージのフィルタリング）を機械学習タスクにマッピングすることです。 Hugging Face Hubのタスクページは、与えられたシナリオに最も適したタスクを確認するための素晴らしい場所です。各タスクには詳細な説明と潜在的な使用例があります。最も不満な顧客のメッセージを見つけるタスクは、テキスト分類のタスクとしてモデル化できます。メッセージを次の5つのカテゴリのいずれかに分類します：非常に不満、不満、中立、満足、または非常に満足。適切なデータセットの見つけ方タスクを決定したら、次にモデルをトレーニングするためのデータを見つける必要があります。これはユースケースのパフォーマンスにとって通常はモデルアーキテクチャを選ぶよりも重要です。モデルはトレーニングされたデータの質によってのみ優れた性能を発揮します。したがって、データセットの選択と作成には非常に注意が必要です。不満なメッセージのフィルタリングという仮想的なユースケースを考えると、使用可能なデータセットを見てみましょう。実際のユースケースでは、おそらくNLPシステムが処理する実際のデータを最もよく表す内部データがあるでしょう。したがって、そのような内部データをNLPシステムのトレーニングに使用するべきです。ただし、モデルの汎用性を向上させるために公開されているデータも含めることは役立ちます。 Hugging Face Hubの利用可能なデータセットをすべて見てみましょう。左側にはタスクカテゴリやより具体的なタスクに基づいてデータセットをフィルタリングできます。私たちのユースケースはテキスト分類 -> 感情分析に対応しているので、これらのフィルタを選択しましょう。このノートブックの執筆時点では、約80のデータセットが残ります。データセットを選ぶ際には、次の2つの側面を評価する必要があります：…

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