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使用するアップスケーラーによって生成される画像の結果に差が出るため、目的に合わせて選択することをおすすめします。 画像情報 (アップロードした画像のプロンプトを生成) 「画像情報」機能は、画像からプロンプトを生成する機能です。 自分で生成した画像やインターネットで見つけた画像も、AIが分析してプロンプトを示してくれます。 そのため、この機能を使えば、参考になる画像からプロンプトを抽出し、望む画像を作りやすくなります。 プレビュー（画像生成するための構図を表示） 「プレビュー」はアップロードした画像から、輪郭などの線を抽出し、AIが認識しやすい画像を生成する機能です。 この生成された画像を利用することで、コントロールネットなどで画像のカスタマイズが進めやすくなります。 プロンプト提示 (プロンプトの自動生成) 「プロンプト提示」は、プロンプトの単語を視覚的に表示し、ON/OFFや順番変更を可

「データ分析」と聞くと、その背後には専門的な知識を持つデータサイエンティストが必要というイメージがありますが、実は既にその常識を覆し始めています。 特に、ChatGPTのようなAIを活用したデータ分析ツールがその最前線に立っており、これらのツールにより誰もが容易にデータ分析を行える時代が幕を開けています。 そこで、本記事では、その中でも特に注目のデータ分析ツールをピックアップし、それぞれの機能や魅力を詳しく解説します。 これからの時代の波に乗り遅れないように、ぜひチェックしてみてください！ Advanced Data Analysis(旧Code Interpreter) 現時点において、データ分析において革命を起こす可能性が一番高いツールはChatGPTの公式プラグイン「Advanced Data Analysis(旧Code Interpreter)」です。 このプラグインを利用するこ

tldrawとmakerealとは 引用：https://github.com/tldraw/tldraw?tab=readme-ov-file tldrawは、Reactライブラリを使用してホワイトボードや他のキャンバスを作成するツールです。 このライブラリを利用することで、アプリケーションに拡張可能なホワイトボードを組み込むことができます。 tldrawに関連するサービスの中で特に注目されているのが、「makereal」というアプリです。 このアプリを使うと、tldraw上で描いた手書きのスケッチやラフなデザインを実際のUIデザインに自動的に変換できます。 この機能により、デザインやプログラミングの知識がなくても、手書きのイラストを描くだけで、希望する機能を作成することが可能になります。 makerealの機能 1 .手書きのスケッチやデザインからHTMLコードを生成 引用：https

GitHub Copilotとは GitHub Copilotは、AIを活用したペアプログラミングツールで、コメントやコードのオートコンプリート機能により開発者の生産性を向上させます。 このツールの主な機能は、大量の公開ソースコードから学習したAIが提供する高精度なコード補完で、これまでのコード、コメント、関数名などからあなたが次に書きたいと思っているコードを予測し、自動で書き出します。 例えば、実装したい関数の内容をコメントで書くだけで、GitHub Copilotがその関数を自動的に生成してくれるので、開発者はTabキーを押すだけで提案を受け入れ、すぐにコーディングを完了できます。 引用：https://github.com/features/copilot GitHubの実施した実験によれば、GitHub Copilotを導入したグループは同じコーディングタスクを半分以下の時間で完了

1. インストール 1pip install open-interpreter ターミナルで次のコマンドを実行して、Open Interpreter をインストールします。 2. 対話型チャットの開始 インストール後、次のコマンドを実行して、ターミナルで対話型チャットを開始できます。 1interpreter Python で対話型チャットを開始するには、次のコマンドを実行します。 1import interpreter 2interpreter.chat() 2. OpenAI APIキーの設定 OpenAIのAPIキーを利用する場合は設定が必要ですが、OpenAIのキーを使用しない場合は、Code-Llamaを利用することができます。 これで、Open Interpreterを利用する準備が整いました。 Open Interpreterの使い方 タスクの依頼・実行 Open Inter

こちらのページでは、ChatGPTの開発元であるOpenAIの公式サイトに掲載されている「GPT best practices」を基に、ChatGPTを活用するためのプロンプトのコツを7つご紹介します。 これからの時代、ChatGPTを効果的に使いこなすスキルは、仕事の生産性を大きく左右する要素となります。 特に、プロンプトエンジニアリングの技術は、そのキーとなる要素であるため、これからChatGPTをしっかりと活用していきたいという人はぜひ参考にしてみてください。 こちらのページで紹介している内容はスライドにもまとめているので、ぜひご自身の勉強はもちろんのこと、社内や学校での講義資料としてもお使いいただければと思います。 資料のダウンロードは、以下のリンクからも可能です。（個人情報の登録などは不要） プロンプトのコツ①：詳細な説明をする ChatGPTには高度なAIが使われていますが、さ

このデータ分析コンペティションは、ある会社の社員の給与を予測するという課題に取り組むものです。具体的には、人事担当者が給与規定と一部の社員の給与情報を紛失したという設定で、与えられた社員の情報を基に失われた給与情報を予測することが求められます。 データは訓練データとテストデータの2つに分けられています。訓練データには社員の情報とその社員の給与が含まれており、これを使って機械学習モデルを訓練します。一方、テストデータには社員の情報は含まれていますが給与は含まれておらず、訓練したモデルを使ってこれらの社員の給与を予測します。 社員の情報は以下のような項目から成り立っています： 役職（役職なし、主任、係長、課長、部長） 年齢 勤務地 性別（男性、女性） 配偶者の有無 子供の人数 最終学歴（高校、短大専門学校、大学、修士、博士） 勤続年数 一週間あたりの勉強時間 通勤時間 一ヶ月あたりの残業時間

ChatGPTの新機能「Advanced Data Analysis(旧Code Interpreter)」にアパレル店舗の売上分析をお願いしたらデータサイエンティストが不要になった Warning: Attempt to read property "post_date" on null in /home/c6786782/public_html/generativeinfo365.com/wp-content/themes/jinr/include/custom-functions.php on line 3693 Warning: Attempt to read property "post_content" on null in /home/c6786782/public_html/generativeinfo365.com/wp-content/themes/jinr/inclu

ChatGPTを使いこなすスキルは、開発者の生産性と効率性を大幅に向上させ、一日あたりのタスク達成量を増やす重要な要素です。 例えば、エンジニアがChatGPTを活用することで、コーディングの自動補完から新技術の習得まで、多様なタスクを効率よくこなすことができます。 そこで、この記事では、エンジニアがそれぞれの業務でChatGPTをどのように活用できるのか、具体的な使用例とともに説明します。 また、コピペするだけで使えるプロンプトのサンプルも紹介していますので、ぜひ参考にしてください。 コーディング作業の改善 コーディング作業において、どのようにChatGPTを活用できるのかご紹介します。 コードの自動生成 ChatGPTを使えば、簡単な指示を出すだけで欲しいコードを作ってくれます。 これにより、開発者は構文やAPIの詳細を覚える必要が減り、手軽かつ迅速にコードを書くことができます。 プロ

ChatGPTプラグインとは ChatGPTプラグインは、ChatGPTをサードパーティのアプリケーションと連携させるツールです。 これは、GoogleスプレッドシートのアドオンやGoogle Chromeの拡張機能と同様に、公式だけでなく第三者の開発者が作成した機能をChatGPTに追加することで機能を拡充できるものとなっています。 具体的には、プラグインを利用することで、ChatGPTに以下のような機能を追加できるようになります。 リアルタイムの情報を取得：スポーツのスコアや株価、最新のニュースなどを確認 ナレッジベースの情報を取得：企業の文書や個人のメモなどを閲覧 ユーザーの代わりにアクションを実行：フライトの予約や食事の注文などを行う ChatGPTプラグインの料金 ChatGPTでプラグインを利用するためには、ChatGPTの有料版であるChatGPT Plus（月額20ドル）に

データサイエンティストの仕事を奪うと話題の「code interpreter」とは？日本での始め方や有効な使い方も解説します。 近年、AI技術の発展によりデータサイエンティストの仕事が変わりつつあります。 特に、つい先日アルファ版がリリースされた「code interpreter」というツールが「データサイエンティストの仕事を奪うのではないか？」と注目されています。 そこで、今回の記事では、「code interpreter」がどのようにデータサイエンティストの仕事に影響を与えるのか、また日本での始め方や効果的な使い方について詳しく解説していきます このツールがデータサイエンティストの仕事を本当に奪うことになるのか、それともより良い働き方に貢献することができるのか、この記事を読んで一緒に考えていきましょう。 code interpreterとは 「code interpreter」とは、C

ChatGPT「Advanced Data Analysis(旧Code Interpreter)」でデータ分析！使い方や活用事例・料金について徹底解説 2023年7月、ChatGPTの有料版（ChatGPT Plus）を利用しているユーザーに向けて、新機能「Advanced Data Analysis(旧Code Interpreter)」の提供を開始しました。 「Advanced Data Analysis」とは、ChatGPT-4が提供する高度なデータ分析機能です。 例えば、売上データを管理しているExcelをアップロードして、ChatGPTにそのデータを使ってデータ分析やグラフ作成を依頼できます。 従来は有料ユーザーのみが使える機能でしたが、現在（2024年6月4日時点）は、ChatGPT-4oを利用すれば、無料ユーザーもこの機能を利用できます。 この記事では、ChatGPT「Ad

近年、AI技術が進化する中で、データサイエンティストの作業効率や生産性の向上が大きな関心を集めています。 特に、ChatGPTをはじめとした生成AIの進歩は、データサイエンティストの仕事の仕方を大きく変える可能性があります。 さらに注目すべきは、ChatGPTの新機能「Code interpreter（コードインタープリター）」です。この機能のおかげで、専門知識がない方でも、自分の言葉で要望を伝えるだけで簡単にデータ分析を実施することができるようになりました。 そこで、本記事では、データサイエンティストがChatGPTを活用して、データ分析からモデル構築、そして結果の解釈までの流れを効率よく進める方法を詳しくご紹介します。 Code interpreterとは まず、最初に簡単にChatGPTの新機能「Code interpreter（コードインタープリター）」について解説していきます。