SOTAとは、state-of-the-artの略で、「最先端の」という意味になります。
もう少し詳しく知りたくて、次のプロンプトでChatGPTに聞いてみました。
| コンピュータサイエンス分野で使われるSOTAという用語について説明してください。具体的な使い方や、知識が広がるように関連する用語についても解説を分かりやすくお願いします。 |
イノベーションの経済学 「繁栄のパラドクス」に学ぶ巨大市場の創り方
著者：クレイトン・M・クリステンセン
| 貧困×ジョブ理論＝眠れる巨大市場。 これからの時代、真に成長が見込めるのは 買えない/買わない人々の「無消費経済」である――Appleのジョブズ、Amazonのベゾスらに影響を与えた イノベーションの巨人、最後で最高の著作! ※『繁栄のパラドクス 絶望を希望に変えるイノベーションの経済学』改題・改訂版 ◆中国の家電メーカーはなぜ世界の電子レンジ市場の40％を占めるまで成長したのか? 日本ほか世界各国の事例とともにイノベーションの本質をひも解く、 表面上は望みのない状況に見えても、その裏に、成長の期待できる新市場が控えていることはよくある。この知見は、これまで好機に巡り合ってこなかったイノベーターや起業家にとっても重要だ。消費経済ではなく無消費経済に集中することは、企業の新たな成長エンジンに点火するすばらしい機会になりうる。 |
ChatGPT API×Pythonで始める対話型AI実装入門
古川渉一 (著), 荻原優衣 (著)
| 話題の対話型AI「ChatGPT」では、APIと呼ばれる、ChatGPTをアプリケーションに組み込んで利用するためのしくみが公開されています。ChatGPTのAPIを活用することで、ChatGPTを他のアプリケーションと連携でき、ブラウザ版のChatGPTを単独で使うよりも幅広い活用が可能になります。たとえば「音声認識サービスと連携し、会話の音声データを文字起こししてChatGPTで要約する」「Google検索の結果を取得して、ChatGPTでニュース記事を作成する」といった処理ができます。本書では、Pythonの具体的なコードを示しながら、ChatGPT APIを活用したサービスを実装する方法を解説します。ChatGPTの回答を細かく制御できる「パラメータ」の利用方法についても紹介するため、ChatGPTをカスタマイズして使うことが可能になります。 |
大規模言語モデルを使いこなすためのプロンプトエンジニアリングの教科書
クジラ飛行机 (著)
| “生成AIの使いこなしにぐっと差がつく！
本書は、ChatGPTをはじめとする「大規模言語モデル」から、望んだ回答をうまく得るための「プロンプトエンジニアリング」を網羅的にまとめた書籍です。 大規模言語モデルの応答能力を改善・向上させるテクニックはさまざまな研究によって明かになっています。本書では、そのような改善方法について、基本的なものから複雑なものまで紹介します。 一般的な業務で大規模言語モデルを使い方にも、アプリ開発などで使いたいエンジニアの方にも役立つように、幅広い内容をカバーしています。 後半では、大規模言語モデルのAPIを利用する方法も紹介します。最後の章では高度なプロンプトエンジニアリングの手法を組み込んださまざまなプログラムの例を掲載しています。 対象となる大規模言語モデルは、人気のChatGPT（3.5/4）をはじめ、Google Gemini、Anthropic Claude、Microsoft Bingチャット、オープンソースの大規模言語モデル（Llama 2など）です。 本書を通して、いろいろな言語モデルで活用できる汎用的な技術を身につけましょう。 Chapter1 プロンプトエンジニアリングと大規模言語モデル |
データサイエンティストのための特徴量エンジニアリング
Soledad Galli (著), 松田晃一 (翻訳)
| Pythonによる機械学習モデル構築のための特徴量 抽出・作成実践レシピ
機械学習においてはモデルを作成しデータを与えて学習させますが、その前に生データをモデルが理解できるような形式に変換する「特徴量エンジニアリング」と呼ばる重要なステップがあります。 本書は特徴量エンジニアリングの実践的なガイドであり、機械学習のための特徴量を作成するための効果的なテクニックとベストプラクティスを学ぶことができます。 欠損データの補完、カテゴリエンコーディング、変数変換、離散化、スケーリング、外れ値の取り扱いなど表形式データに対する特徴量エンジニアリングのほぼすべてのトピックをカバー。 1章 欠損値を補完する |
アジャイルデータモデリング 組織にデータ分析を広めるためのテーブル設計ガイド
ローレンス・コル (著), ジム・スタグニット (著), 株式会社風音屋 (翻訳, 監修)
| ★データ基盤やデータエンジニアリングにかかわるすべての人必携の一冊!★
・ディメンショナルモデリングのアジャイルなアプローチを解説した、隠れた名著“Agile Data Warehouse Design“の邦訳がついに登場! ・邦訳書を出版するにあたって、12件の国内事例を寄稿いただき、特別掲載! 【原書情報】 【本書では、以下のトピックを学ぶことができます】 【主な内容】 第2部 ディメンショナルデザインパターン 事例集 日本語版によせて |
AIの国際学会
AIの国際学会ですが、いろいろとあるなかで、下記の3学会はチェックしておきたいですね。
帯状疱疹ワクチン接種体験レポート：2回目の副反応
こんにちは。今回は、先日接種した帯状疱疹ワクチン（シングリックス）2回目の体験レポートをお届けします。初回のレポートに続き、今回は2回目の接種後の経過や副反応について詳しくお話しします。
事業構想を「書く」 ビジネスモデルを可視化し新規事業開発を加速させるフレームワーク
堀 雅彦 (著)
| 儲かる事業になるかどうかは 構想の解像度で決まる9割が失敗するといわれる新規事業。 社内承認が得られずアイデア倒れになったり、利益が出せずに頓挫してしまったりするものがその大半です。 新規事業開発では「抽象と具体」「部分と全体」の思考を切り替え、チームの認識をそろえながら仮説検証していく必要がありますが、決して容易なことではありません。 最善の方法は事業構想を「書く」ことです。 書くことで思考を切り替えながら解像度が高まり、関係者を巻き込むことができ、実社会でうまくまわるビジネスモデルをつくれるようになります。 これまで提案されてきたビジネスモデルを可視化するさまざまな方法論と本書の決定的な違いは、ビジネスモデルを文章で書くことでその診断ができ、結果として事業構想を加速させられることです。 本書で提案するフレームワークを使えば、顧客の決め方から競合、仕組み、戦略、収益化までをシンプルかつ論理的に記述できるとともに、事業開発の道しるべとなります。 「顧客は誰か」「いかなる課題をどのように解決するか」「競合はどこか」「どうすれば優位に立てるか」「利益の源泉は何か」「どうすれば利益が持続するか」。 本書ではこうした極めて具体的な問いに答えながら、ビジネスモデルを構築する方法を丁寧に解説しています。 次の方々にとってとくに役立つ知見が満載です。 BtoCとBtoBの両ビジネスモデルにも対応した大充実の一冊です。 ●目次概要 |
EXCELでスクリーンロックされてしまう！どうする？
ノートパソコンだとキーが少なく、スクリーンロックの解除は厄介です。
なぜスクリーンロックされたかよくわからなんですが、なぜかロックされている・・・さぁ、どうしましょう。