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ブックマーク / www.kikagaku.co.jp (7)

  • キカガク

    『全社員向けデジタルスキル標準アセスメント』は、組織・年代・職種を問わず全社員が、DX リテラシーレベルを定量的に測定できるテストです。 個人の現状のリテラシーレベルを可視化することで、必要な人材要件を定義できるようになり、人材育成のための研修を効果的に行うことが可能です。 尚、サービスはキカガクが提供する DX 人材ラーニング・アセスメントプラットフォーム「キカガク for Business」上で利用できます。 プラットフォームの導入をご検討の方には、プラットフォームのデモアカウントを発行しています。1 企業あたり 3 名までトライアル利用が可能です。

    キカガク
    misshiki
    misshiki 2023/04/12
    “『全社員向け DX 人材アセスメント』は、組織・年代・職種を問わず全社員が、DX リテラシーレベルを定量的に測定できるテストです。”
  • ChatGPT の基礎技術!GPT-3 と Few-shot learning

    ChatGPT ChatGPTOpenAI が作成したチャットボットです。何か話しかけると、次の例のように雑談相手になってくれます。 ChatGPTと雑談 ChatGPT が注目されているのは、その守備範囲の広さゆえです。問いかけの仕方次第で、翻訳・プログラミング・文書校正など広範なタスクをこなすことができます。個人的には、自分の書いているプログラムがうまく動かない時によく助けてもらっています。 CharGPTでデバッグ また、文脈を考慮した推論(ざっくり言えば「空気を読む」こと)は自然言語処理システムにとって難易度が高い分野とされています。試しに次のように尋ねてみました。ChatGPT からの返答はとても自然なものに思えます。 ChatGPTで文脈理解 ここでの例に限らず、ChatGPT は極めて多様に活用できるでしょう。また、ChatGPTAPI が公開されたことで、

    misshiki
    misshiki 2023/03/14
    “GPT-3 の採用する Few-shot learning は、取り組むタスクをプロンプトによって制御する手法です。この手法は、タスクを通じて共通のモデルを使用します。”
  • 【厳選】データサイエンス・データ分析のオススメ本 18 選 - 超定番から隠れた良書まで -

    ページには広告リンクが含まれております。 ページには広告リンクが含まれており、当サイトを経由して商品の申込みがあった場合、提携している各掲載企業から広告報酬を受け取ることがあります。ただし、当サイト内のランキングや商品の評価に関して、提携の有無や報酬の有無に関わらず、当サイト独自の調査をもとに掲載しております。 こんにちは、データサイエンスの講師をしているキカガクの木下です! 今回は「データサイエンス・データ分析」に関するオススメ書籍を 18 冊、厳選して紹介します。 データサイエンティスト関連のは数多く紹介ありますが、自分に適切な書籍なのか?実務に活かせるのか?など、悩む方は多いのではないでしょうか? 記事では、以下のような観点でオススメの書籍を紹介します! 各書籍の対象レベルを 3 段階に分割! データサイエンスを細かいステップに分割、各ステップごとに、参考書籍を紹介! デ

  • 【AI ビジネス活用】 AI プロジェクトを進める上で大切な2つの軸

    前回の記事では、AI プロジェクトの概要や心構えについてお伝えしました。重要なポイントは「ビジネス課題を考える際には、課題解決のインパクトまで考える必要がある」ということでした。 ビジネス課題から出発して解くべき課題が明確になり、もしも AI を使うことが有効という結論になれば、具体的な AI の要件定義に入ります。 この時、AI プロジェクトの成否を見極めるために大切な 2 つの指標について今回はお伝えします。 2.AI企画の具体策で必要な視点 AI を導入すれば、価値がどんどん上がるのか?答えは No ! AI を「正しい課題」に使えば、人間よりも高い精度が出る。もしくは、AI の判断によって人間がこれまで気づかなかった知見が得られる。こういったイメージをもつ方も多いのではないでしょうか? 確かに、病気の画像診断では人間の医師の精度を上回ったものもありますし、新型コロナウィルスのワクチ

    misshiki
    misshiki 2021/12/09
    AI の精度と創出するビジネス価値という 2 軸で4パターンの図がある。
  • 【決定木とは】機械学習がどう分類しているのか可視化してみた

    機械学習Python を用いて実装したことがある方 機械学習の内容をより深く理解したいが、数学的な理論の理解が苦手な方 機械学習の学習結果を Python を使って可視化したい方 こんにちは、機械学習講師の竹内です! 近年、AI技術のひとつである「機械学習」に関するニュースや活用事例を耳にすることが多く、こうした流れから、機械学習技術を身に着けたいと考えている方も多いのではないでしょうか。 2021 年現在では、機械学習を活用する環境はかなり整ってきており、複雑な数学の理論を知らなくても簡単に機械学習を扱えるようになっています。簡単に扱えることにより、多くの人が機械学習を使えるようになるというメリットはありますが、その反面、正しくない使い方をしてしまう可能性も出てきてしまいます。 機械学習を学習し始めた時、このような疑問を抱いたことはないでしょうか。

  • 【最新版】AI・機械学習の勉強にオススメな本 10 冊を AI 講師が厳選!

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    misshiki
    misshiki 2021/08/23
    知らない本が何冊かあった。
  • 【AI 活用の事例集】機械学習を用いたサービス・アプリ 20 選。AI の躍進が止まらない!

    こんにちは!株式会社キカガクの神部です。 普段は機械学習・ディープラーニングの講師をしています。 突然ですが、皆様はこのような悩みを持ったことはありませんか?

    misshiki
    misshiki 2021/03/29
    事例
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