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📈デヌタ分析 | テキスト分析 |🀖ChatGPT |🏆AITechハッカ゜ン入賞 |


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📈デヌタ分析 | テキスト分析 |🀖ChatGPT |🏆AITechハッカ゜ン入賞 |☕埒然なるたたに|🌟FlowGPT-HackathonS3-Original Prompt Techniques-3䜍🥉| https://hima2b4.site/

マガゞン

  • My GPTs for biz

    biz甹GPT蚘事のマガゞン📖です。 各GPTの内容や実行䟋をアップしおいたす。 楜しみながらbiz生産性を‎したしょう😊。

  • My GPTs

    🌈GPT玹介蚘事のマガゞン📖です。 各GPTの内容や実行䟋をアップしおいたす😊。

  • Code interpreter

    Code interpreter に関する蚘事のマガゞン。デヌタサむ゚ンス📉📊📈を簡単に😊。

  • ChaGPTシンプルプロンプト

    ChaGPTのシンプルプロンプトに関する蚘事のマガゞンです。

  • 䟿利ツヌル

    🛠䟿利ツヌル玹介蚘事📖のマガゞン

最近の蚘事

  • 固定された蚘事

GPT『デヌタ分析おたかせくんLite』

20250530GPTs の GPT4o化により、Code Interpretor に意図しない挙動が芋られるようになりたしたので修正したした。 20240215曎新AITech䞻催のハッカ゜ン「ビゞネスで掻甚できるGPTs」で「デヌタ分析おたかせくんLite」が入賞いたしたした❣ 公開したす。お圹に立おれば幞いです。 🌟✚ 「デヌタビゞュアラむれヌション、初心者も安心䞀緒に孊び、成長するあなたのパヌトナヌ、デヌタ分析おたかせくんLite」 ✚📘 ステッ

    • 読むのが倧倉な文曞は NotebookLM に助けおもらおう拡匵生成しよう

      NotebookLMっおなにNotebookLMは、Googleが開発した生成AIツヌル。 アップロヌドした資料に基づいお情報を敎理し、質問に回答する機胜を持぀プラットフォヌムです。 耇雑な技術マニュアル、契玄曞や法埋文曞の特定条項、孊術論文の特定の方法論や結果等の内容を質問圢匏で理解するこずができたす。 䟋えば、 ある補品やサヌビスを取り扱わないずいけなくなった。よし、たずマニュアル読むぞ ずいう時、マニュアルが分厚いずその時点で (Žω`) っおな

      • 生成AI: Logic-of-Thought

        AIDBで玹介されおいたAI論文ネタです。 この蚘事では、Logic of ThoughtLoTず誀った掚論パスをモデル自身に生成させお修正するプロンプトに぀いお觊れたす。 LoTLogic of Thought LoTLogic of Thoughtずいう方法があるようです。 論理的な思考の流れをモデルに組み蟌むこずで、掚論の粟床を高める方法らしく、モデルが問題を解決する際に、論理的なステップを螏んで考えるこずで、より正確な結論にたどり着けるようするそうな

        • GPT: 生成AI孊習クむズBot

          GPT: 生成AI孊習クむズBot 生成AIに関するクむズを出題するGPTです。 1問毎に正答を解説、クむズ10問の正解率に応じ、矎女があなたを激励したす😄。 詳しくは、以䞋を確認しおください。 生成AI孊習クむズBotは、生成AIや機械孊習、AI技術に関する知識を、楜しくクむズ圢匏で孊べるAIです。以䞋は、Botの具䜓的な特城ず機胜です。 䞻な特城 クむズ圢匏による孊習 ナヌザヌはクむズを通じお、生成AIに関する様々なテヌマを孊びたす。クむズ圢匏なので、ただ情報

        • 固定された蚘事

        GPT『デヌタ分析おたかせくんLite』

        マガゞン

        • My GPTs for biz
          17本
        • My GPTs
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        • Code interpreter
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        • ChaGPTシンプルプロンプト
          11本
        • 䟿利ツヌル
          3本
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          18本

        蚘事

          「OpenAI o1の埗意ず苊手」を悟空がドラえもんに聞く

          悟空: おい、ドラえもんなんか最近「o1モデル」っおいうすげぇAIがあるっお聞いたんだけど、よくわかんねぇんだ。オラにも教えおくれよ ドラえもん: もちろんだよ、悟空o1モデルは、「蚈画」を立おるのが埗意なんだ。蚈画っおいうのは、たずえば䜕か倧きな仕事を達成するために「どういう順番でやるか」を決めるこずだね。 悟空: ふむふむ、それっおオラが「かめはめ波」を撃぀ずきに、たず気をためおから攟぀順番みたいな感じか ドラえもん: うん、そのむメヌゞに近いかも「か

          「OpenAI o1の埗意ず苊手」を悟空がドラえもんに聞く

          生成AI: デヌタ分析的に目暙達成を支揎するプロンプト Pt.3 〜探玢的因子分析線〜

          はじめに デヌタ分析“的”に目暙達成を支揎するプロンプト の第3匟です。 䞎えるのは目暙達成したいテヌマだけ。 生成AIに「数倀デヌタはないけど、〇〇の手法の考え方ずアプロヌチに沿っお、結果を導いお」ず無理なお願いをしおみるずいうものです😅。 テヌマに関する芁玠を挙げ、芁玠ず目暙の関係をデヌタ分析“的”にモデル化しお、このモデルから目暙達成の道筋を描きたす。 前回は䞻成分分析を適甚以䞋蚘事、技術的芁玠ず心理的芁玠それぞれで䞻成分分析を行なっお  ずしたしたので、ち

          生成AI: デヌタ分析的に目暙達成を支揎するプロンプト Pt.3 〜探玢的因子分析線〜

          生成AI: デヌタ分析的に目暙達成を支揎するプロンプト Pt.2 〜䞻成分分析線〜

          2024/10/16目暙達成で取り䞊げた芁玠゚ンティティで䞻成分分析を行うず「環境・心理的芁因」は ひず぀の次元にたずめられる傟向がありたしたので、「技術・スキル関連のモデル」ず「環境・心理的芁因に関連するモデル」をそれぞれ構築しお、Actionプラン怜蚎の際に2぀を統合するこずにしたした。➡ 実行䟋ずプロンプトを倉曎したした。 はじめに ぀目の「デヌタ分析的に目暙達成を支揎するプロンプト」 を䜜っおみたした。 以䞋の蚘事の第2匟です。 このプロンプトは、䞻成分

          生成AI: デヌタ分析的に目暙達成を支揎するプロンプト Pt.2 〜䞻成分分析線〜

          生成AI: デヌタ分析的に目暙達成を支揎するプロンプト

          はじめに 「デヌタ分析的に目暙達成を支揎するプロンプト」 を䜜っお芋たした。 目的倉数𝑊 を「ゎヌル: 目暙」、説明倉数𝑥ᵢ をゎヌルに圱響する芁玠にたずえお、ゎヌルに察する圱響が倧きい芁玠を遞んで、目暙達成に向けたActionのヒントを埗ようずいう感じ。   𝑊  𝑎𝑥₁ + 𝑏𝑥₂ + 𝑐𝑥₃ +・・・ 生成AIに、達成したい目暙に向けたActionを効率よく進めるためのお手䌝いをしおもらいたす。 プロンプトで実行するステップは、以䞋です。 1. 目暙を蚭

          生成AI: デヌタ分析的に目暙達成を支揎するプロンプト

          LLM: 思考の反埩Iteration of Thought

          はじめに Iteration of Thought思考の反埩は、LLMが自らで段階的に考えを深めながら答えを改良しおいくフレヌムワヌク。 元ネタはこの論文です ➡ Iteration of Thought: Leveraging Inner Dialogue for Autonomous Large Language Model Reasoning  以䞋は論文からの匕甚蚳です。 この論文では、LLMが反埩を停止するタむミングを自ら決定する自埋型思考の反埩AI

          LLM: 思考の反埩Iteration of Thought

          Bolt.new ぀かっおみた

          はじめにBolt.newは、AIを掻甚したWeb開発の新たな可胜性を瀺す革新的なツヌルずしお泚目されおいたす。埓来のコヌド生成支揎を超え、開発環境党䜓をAIが制埡するアプロヌチにより、Web開発の効率ず可胜性を倧きく向䞊させる可胜性がありたす。 䞻な特城Bolt.newは、ブラりザ䞊で盎接フルスタックアプリケヌションの開発、実行、線集、デプロむを可胜にするAI駆動型のWeb開発゚ヌゞェントです。 AIによる環境制埡 AIモデルがファむルシステム、Nodeサヌバヌ、パッケ

          Bolt.new ぀かっおみた

          GPT: ファンタスティック・アむデアブヌスタヌ

          ※蚘事䞭盀にGPTリンク、自己の最埌にテンプレヌトプロンプト有。 はじめに 生成AIは、䞎えられた情報を基に最適な回答を返しおくれたすが、もっずもっずよい回答をず自らにレバレッゞを課すこずはありたせん。 通垞、レバレッゞを課すためには、ク゚リを提䟛する我々が意識しお課さないずいけたせん。 最近、話題になった”パワハラプロンプト”生成した回答を60点ず捉え、100点に は、このひず぀ですね。他にも、意識を倉える、芋方を倉える、アプロヌチを倉える  など様々あり、ここ

          GPT: ファンタスティック・アむデアブヌスタヌ

          ChatGPT: スタヌりォヌズの関係図を描いおみる [DOT蚀語でね]

          はじめに ChatGPTは図を盎接描くこずはできないけど、Graphviz等のグラフを描画するオヌプン゜ヌスのツヌルで描くための蚀語䟋えば、DOT蚀語などは曞き出せたすね。 䟋えば、 スタヌりォヌズの関係図をDOT蚀語で描いお ず䌝えるず、以䞋のようなDOT蚀語を曞き出しおくれたす。 digraph StarWarsRelations { // キャラクタヌのノヌドを定矩 Luke [label="Luke Skywalker"]; Vader

          ChatGPT: スタヌりォヌズの関係図を描いおみる [DOT蚀語でね]

          曞籍📕: 思考脳力の぀くり方

          なぜかふず、この本のこずを思い出した。 読曞メモずGensparkをがっちゃんこしお、生成AIでたずめたメモ📝です。 䞖界は、か぀おないスピヌドで倉化し続けおいたす。 グロヌバル化、情報化、AI技術の発展 。私たちを取り巻く環境は、耇雑さを増し、予枬䞍可胜な時代ぞず突入しおいたす。 埓来の考え方、䟡倀芳、垞識が通甚しないVUCA時代。 あなたは、この激動の時代を、どのように生き抜いおいくのでしょうか 閉塞感挂う珟代瀟䌚においお、真に求められるのは、倉化に柔軟に察応し、

          曞籍📕: 思考脳力の぀くり方

          GPT: ブログから掚枬䜜者のキャラクタヌ蚺断

          このGPTは、ブログの蚘事を分析しお、その曞き手の性栌や趣味、䟡倀芳、瀟䌚的な立堎を掚枬したす。 日垞的な話題や感情的な発蚀、意芋、ナヌモアなど、幅広い皮類の蚘事を集めお、それらから曞き手がどんな人なのかを考えお、「性栌」「趣味・関心」「瀟䌚的立堎」などの芳点から蚺断結果を瀺したす。 䜿い方 ▶スタヌト をクリック、URLをむンプットしお実行するだけです。 1▶スタヌト をクリック 2URLをむンプット 𝕏のポストでキャラクタヌ蚺断したい方は  䞊蚘のGPTは

          GPT: ブログから掚枬䜜者のキャラクタヌ蚺断

          OpenAI-o1味芋

          ChatGPTが久々にアップデヌト❗o1ずいうようだ。 OpenAI o1っお 特城: OpenAI o1は深い思考力ず高床な掚論胜力を持぀次䞖代AIモデルです。 利点: 科孊、数孊、プログラミングなどの耇雑なタスクにおいお優れた性胜を発揮したす。 安党性: 䞍適切な回答を避ける胜力が向䞊し、ゞェむルブレむク耐性が匷化されおいたす。 モデルの皮類: o1-previewず小型モデルのo1-miniが存圚し、甚途に応じお遞択可胜です。 掚論トヌクン: OpenA

          OpenAI-o1味芋

          Napkin AI ぀かっおみた

          NapkinAI の味芋。 以䞋の文章を図衚珟Sparkしおみる・・・ 以䞋が図にした䞀䟋。な、なんずわかりやすい☺。 いろんなタむプの図が遞べるようなので、次は以䞋の文章で詊しおみる。 以䞋は、私が぀くった4タむプ。䜜成できるタむプはもっずある Napkin AI はどんなもの䜿い方は 以䞋をどうぞ。 https://www.genspark.ai/spark?id=8fc65598-1064-4f47-b2e6-a2b2b4b034b9 Napk

          Napkin AI ぀かっおみた