人工知能
人工知能(AI:Artificial Intelligence)はコンピュータサイエンスの一分野であり、画像認識、音声認識、意思決定、言語翻訳など、通常人間の知能を必要とするタスクを実行できる知的機械を創造する研究です。
人工知能の目標は、多量かつ複雑なデータを分析・解釈し、学習し、高い精度で予測や決定を行うことができるアルゴリズムやモデルを開発することです。これは機械学習、深層学習、その他の高度な計算技術を使用することで達成されるものです。
人工知能は、特定のタスクを実行するために設計された狭義のAI(弱いAI)と、人間ができるあらゆる知的タスクを実行する能力を持つ広義のAI(強いAI)に大別することができます。現在実用化されているAIシステムの多くは「狭義のAI」に分類されますが、研究者は「広義のAI」の開発に向けて積極的に取り組んでいます。
AIは多くの産業に革命をもたらす可能性を秘めており、すでに医療、金融、交通など様々な分野で実用化され、成果をあげ始めています。
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生成系 AI : 実店舗を変革する火付け役
2023/10/04
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e コマースとデジタルショッピングのトレンドが存在感を示すようになり、従来の実店舗型小売店は岐路に立たされています。オンラインショッピングの台頭は消費者の期待を再定義し、小売業者は店舗での体験を活性化させる革新的な戦略を模索する必要に迫られています。このような状況の中、生成系 AI は顧客エンゲージメントを強化し、オペレーションを合理化し
小売業のトレンド – 生成系 AI が先頭に立つが、それだけではない
2023/10/04
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長年にわたり、小売業は新技術の出現によって大きな変化を経験してきました。バーコード、e コマース、携帯電話などがその例で、これらはすべて、買い物客が小売業者から購入する方法に大きな影響を与え、その度に消費者の期待を一新してきました。(同じことが、スーパーマーケット・フォーマットやモールのような非技術的な発明にも言えますが、ここでは技術
チームワークショップで採用面接を見直した話
2023/10/03
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こんにちは。CADDi DRAWERでMLOpsチームのチームリードをしている中村遵介です。 チームリードは技術に関して多方面の意思決定を行ってチームの成果に貢献するテックリードと異なり、チームのメンバーや組織に関する意思決定を行ってチームの成長に貢献します。貢献したいです。頑張ります。 最近では、機械学習メンバー/MLOpsメンバーの採用を積極的に行っています。