全般的
プロンプトエンジニアリングの説明: より優れた AI インタラクションの作成
ChatGPT や Claude などの生成 AI ツールがより強力になり、広く使用されるようになったことで、それらを効果的に操作する機能が強化されました…
続きを読むフューショット学習の説明: 最小限のデータで AI を変革する
フューショット学習 (FSL) は、モデルが少数の例から学習して正確な出力を生成できるようにすることで、機械学習 (ML) を変革しています。
続きを読むゼロショット学習の説明: ラベルのない機械学習の未来
ゼロショット学習 (ZSL) は、モデルがこれまで遭遇したことのない概念の結果を分類または予測できるようにすることで、機械学習 (ML) に革命をもたらします。
続きを読むバギングを使用した堅牢な AI モデルの構築: テクニック、利点、およびアプリケーション
バギングは、予測モデルの一貫性を向上させるアンサンブル機械学習 (ML) 手法です。このガイドでは、袋詰めの仕組みとその利点について説明します。
続きを読む価値への道: AI の ROI を測定するためのガイド
AI のパイロットと実験は必要ですが、投資収益率 (ROI) を評価する効果的な方法がなければ、優先順位を通知したり、投資を誘導したりすることはできません。として…
続きを読む優れた OKR を作成する方法
目標と主要な結果 (OKR) は、個人やチームが目標を達成するのを助けるためにビジネスで使用されるテキストのフレームワークです。 OKR は中心的な目標を説明します。
続きを読む責任ある AI の進化: 透明性とユーザー主体性
責任ある AI はビジネス上の利他主義ではありません。それはビジネス戦略です。 AI がますます複雑なタスクを引き受け、意思決定を推進し、顧客や従業員と直接やり取りするようになるにつれて、…
続きを読むAI によるハイパーパーソナライズされた顧客サポートの時代
gen AI はすでに CX チームに新たな効率性をもたらしていますが、エージェント型の自律型 AI は顧客に新しいパーソナライズされたエクスペリエンスをもたらすでしょう。
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