「GoogleのNotebookLMを使用したデータサイエンス：包括的ガイド」を使ってみよう

GoogleのNotebookLMを活用したデータサイエンス：包括的ガイドを体験してみよう

 

データサイエンスの世界が変化し続ける中で、この分野の専門家が使用するツールや技術も進化しています。GoogleのNotebookLMは、データと情報を理解するためのユニークでパワフルな方法を提供しています。このブログ記事では、NotebookLMとは何か、どのように動作するか、データサイエンスの研究者に開かれる数多くの可能性について詳しく探っていきます。

 

NotebookLMとは何ですか？

 

• データのセキュリティとコラボレーションの強化：AWS Clean Roomsが機械学習と差分プライバシー機能を導入
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Googleの新しい実験的な製品であるNotebookLMは、最新の大型言語モデルの進歩に基づいています。これはChatPDF、ChatGPT、Poeなどの他の大型言語モデル（LLM）パワードのアプリケーションと似ており、ユーザーがデータファイルをアップロードして質問を促すことができます。これらのアプリケーションは同じ機能と能力を提供します。

ではなぜ特別なのでしょうか？

NotebookLMは、最大で10のドキュメントをアップロードすることができる専門のアプリケーションです。Googleドキュメント、コンピュータのPDF、50,000ワード未満のテキストコンテンツなど、簡単にソースをアップロードすることができます。

NotebookLMは、ChatGPTやPoeの使用制限に対処します。3つ以上のドキュメントをアップロードし、数秒で大型のドキュメントを理解することができます。

 

データサイエンスにおけるNotebookLMの使用

 

NotebookLMの使用は簡単です。数秒でGoogleドキュメント、コンピュータのPDF、または任意のテキストコンテンツをアップロードすることができます。ソースがアップロードされると、NotebookLMはクエリとクリエイティブなブレインストーミングのツールになります。

まず、「notebooklm.google.com」のウェブサイトにアクセスし、プロジェクトを作成します。

   

私は強化学習に関する人気のある研究論文のPDFをダウンロードしました。

1. Continuous control with deep reinforcement learning
2. Playing Atari with Deep Reinforcement Learning
3. Deep Reinforcement Learning with Double Q-learning

次に、これらのPDFを1つずつプロジェクトにアップロードします。

   

ファイルをアップロードした後、コンテキストとして使用するファイルを選択します。

   

 

要約

 

「Continuous control with deep reinforcement learning」研究論文を選択し、NotebookLMに要約を依頼します。

プロンプト：「この研究論文を要約してください。箇条書きで表現してみてください。」

   

回答が得られるまで数秒しかかかりませんでした。さらに他の質問も提供されました。

 

用語抽出

 

次に、論文で使用されているキーワードのリストを作成するよう依頼します。

プロンプト：「この論文で使用されているキーワードのリストを作成してください。」

   

キーワードだけでなく、その論文内の位置も示されました。

 

強化学習の分析

 

これから、3つの論文を使用して、研究のトレンドを理解します。

プロンプト：”3つの研究論文を分析し、強化学習の現在の研究状況について分析してください。”

   

これは非常に効果的に行われました。

 

クリエイティブアシスタンス

 

これからそれを使用し、AIに私たちを助けて最終年のプロジェクトタイトルを決め、機械学習エンジニアとしての仕事を確保します。

プロンプト：”3つの論文を使用して、リサーチ強化学習エンジニアとしての仕事を確保するための新しい研究タイトルを生成してください。”

   

それは良いですが、素晴らしいとは言えません。

 

高度な機能

 

引用

 

ソースに関する質問をすると、NotebookLMは文献から引用を含めて回答します。

   

ドキュメントガイド

 

新しいソースをアップロードすると、NotebookLMは「ソースガイド」と呼ばれるドキュメントの要約と主要なトピックと質問の提案を作成します。

   

ノートテイキング

 

各ノートブックには、NotebookLMによって発見されたアイデアや情報を書き留めるためのノートセクションがあります。

   

アクセスと制約

 

• デバイスの互換性：現時点では、NotebookLMはデスクトップコンピューター上で最適に利用できます。
• アクセス制限：最初は米国と個人のGoogleアカウントのみで利用可能です。
• コンテンツの制限：各ノートブックには10のソースと1つのノートが含まれ、各ソースの制限は50,000語です。

 

コラボレーションと共有

 

• 共同作業の機能：ノートブックを同僚やクラスメートと共有することができ、閲覧者またはエディタアクセスのいずれかを提供します。
• 複数ソースの対話：ユーザーはノートブック内の単一のソースまたはすべてのソースとの対話を切り替えることができます。

 

価格と提供

 

NotebookLMは現在、テストフェーズの初期段階であり、無料で提供されています。アクセスは徐々に少数の人々に開放されており、ウェイトリストに参加したい人のための登録オプションがあります。

 

重要なガイドライン

 

NotebookLMは非常に魅力的な機会を提供しますが、アップロードするコンテンツに注意を払うことが重要です。個人情報や機密情報を含む文書を避けてください。また、これは実験的なプロジェクトであり、現在は早期アクセスプログラムに参加しているユーザーに限定されていることを認識してください。

 

結論

 

GoogleのNotebookLMは、データサイエンティストやプロフェッショナルが複雑な情報を解読する際の重要なブレークスルーです。私たちの情報のほとんどはPDFであり、コンピュータに保存されているため、NotebookLMではすべてのファイルを追加し、重要な質問をするだけで法的契約を理解することができます。NotebookLMはChatGPTに比べて一部の機能と精度が欠けていますが、進化を続ける中であなたの職場で重要なツールになる可能性を秘めています。

  

****[Abid Ali Awan](https://www.polywork.com/kingabzpro)**** (@1abidaliawan)は、機械学習モデルを構築することが大好きな認定データサイエンティストのプロフェッショナルです。現在は、機械学習とデータサイエンスの技術に関する技術ブログのコンテンツ作成と執筆に重点を置いています。Abidはテクノロジーマネジメントの修士号と通信工学の学士号を持っています。彼のビジョンは、精神的な病を抱える学生たちのためにグラフニューラルネットワークを使用したAI製品を構築することです。

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