"機械学習(ML)"投稿一覧
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最新情報が入ると個人・企業配信なSNSや動画などよりも、比較的に早く・広告収益が関係なく公正に、更新されるのはWikipediaです。ただし匿名ボランティアが編集なので、精度が低い場合もありますので、目安程度で使います。
直接多くのAIを使用という手もあります。インプットよりもアウトプットすることで、アウトプットされた例えば古い情報や間違った情報があるという事をインプットでき... 続きを見る3ヶ月前
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私は生成AIの最新情報をキャッチアップするために、X(旧Twitter)でAIメインに発信しているアカウントをフォローしたり、AI関連のウェブマガジンを読んだりして情報収集しています。
新しいモデルが出たらとりあえず触ってみるようにしています!3ヶ月前
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企業に寄るかと思います
私の知っている企業では
データサイエンティスト 博士号もち アウトプットはスライドがメイン Python/Rは使ったり使わなかったり 最新論文のキャッチアップもはやい
機械学習エンジニア ごりごりにPythonで機械学習のコードを書ける 最新ライブラリのキャッチアップも早い
データエンジニア 機械学...4ヶ月前
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コンテンツ生成
=自動テキスト生成
1.自然言語処理(NLP)モデル(例: GPTシリーズ)を活用して、ブログ記事、ニュース記事、またはSNS向けコンテンツを自動生成。
2.eコマースでの商品説明を自動生成し、SEO最適化を行う仕組みを構築。
=マーケティング支援ツール
広告文の生成やパーソナライズされたメールテンプレートを...5ヶ月前
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これらの要素で正答率を上げやすいものは何でしょうか。って内容になれば,データ量です.
そもそもデータ量であることはScaling lowによってデータ量が重要だと証明はされていたが,実際にLLMがそれを実証した感じですね.1年前
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機械学習エンジニアは、AIに対する機会学習教材の提供などプログラミング技術などのスキルが求められる純粋なITエンジニアの一種です。反対にデータサイエンティストは、AI・IoT・ビッグデータ等のテクノロジー分野に関わりますが一番必要なスキルとしては数学・統計学・経済学等のどちらかというとアナリスト分野の仕事です。
1年前
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基本はあまり差がないかと
案件によっては
機械学習エンジニアはエンジンを設計したり作ったりする人→結果的にビジネスにプラスのインパクトを出す
データサイエンティストはエビデンスベースドにビジネス的な領域に踏み込んでパフォーマンスを発揮するための施策立案をはじめ、なんでもやる人
なイメージで切り分けられてる気がし...2年前
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openaiの機能を、Offersのマッチング率アップに使えないか?と思いました。
具体的には、企業文化や仕事の内容などからスコアリングし、個々人の考えやスキルも合わせてスコアリングし、それぞれを比較して合っていそう、あるいは合っていない...などの判定に使えないかなぁと。
プロンプト次第では感情分析などもできるようなので、よくある回答結果による判定よりも制度の高い... 続きを見る2年前
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みんな大好きダッシュボード!
ほとんどのお客さまが無敵のダッシュボードを欲しがるのですが、欲しがっているデータを考えてみると、以下に集約されるのかなと感じています。
- 開発チームの生産性(アウトプットを出せているのか経営者は心配しているのだと思います)
- 品質の度合い(品質がいいのか悪いのか知りたい)
取得方法は様々... 続きを見る2年前
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トップクラスの方がモデルを考案→パッケージ化→モデル利用のコンシューマー化→労働需要減
という流れをお考えのようですが、まずこのパッケージ化というところに行きつきませんので安心してください。
トップクラスが使えるモデルを考案するのと、ビジネスとして成り立つのは別の問題です。
ですので、坂本様がお考えのロジックで労働需要減にならないです。
続きを見る2年前
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- 私は、Webアプリケーション開発に興味があり、Ruby on Railsを学習しようと考えています。しかし、Rubyの基礎知識がまだないため、まずはRubyの入門から学習したいです。
Rubyの入門書やQiitaなどのサイトと、さまざまな学習方法がありますが、どれが自分に合っているかわかりません。
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