プログラマーに適したAI起業家アイデア
#皆さんこんにちは、キャソンです。
プログラマーの友人の多くは、独自の AI 製品の開発に参加したいと考えています。 「プロセスの自動化度」と「AIの適用度」に基づいて、製品形態を4つの象限に分けることができます。
- プロセス自動化の度合いは、「製品のサービス プロセスのどれだけが手動介入を必要とするか」を測定します
- AI の適用度 「製品における AI 適用の割合」を測定する
プログラマーに適した起業家的なアイデア
以来、プログラマーの日常仕事がアプリケーション開発である場合、起業時にはアプリケーション、つまりプロセス自動化の度合いが高い製品(第1象限と第2象限)を作る傾向がありますが、第1象限と第2象限を選択すると初期投資が大きくなり、主に以下の点が反映されます。- 開発コストが高く、初期段階のアプリケーション開発に多くの時間を投資する必要がある
- AIの応用度が高いと多額の投資が必要AI 画像処理アプリケーションなどの AI 技術の高度な知識が必要である 画像処理効果が競合製品よりも優れていることを保証するための技術投資を継続する必要がある
- マーケティング顧客獲得への投資
- プログラマーのプログラミング スキルを活用できる。
- 他のプログラマーや起業家チームと直接競争しないでください。
- AI テクノロジーに対する高い敷居を必要とせずに、AI の利点を最大限に活用できます。
次に、上記の条件を満たす興味深い例について説明します。
Fiverr はオンラインのフリーランス マーケット (中国の Zhubajie に似ています) で、フリーランサーがスキル サービスを提供し、バイヤーがタスクを投稿して注文を受けるのに適したフリーランサーを見つけます。
Fiverr では、フリーランサーが提供するサービスをギグと呼びます。ギグには通常、サービス、価格、納期、パッケージ (価格やサービスが異なるベーシック、スタンダード、プレミアム パッケージなど) の説明が含まれます。コンテンツ) )。
たとえば、グラフィック デザイナーの仕事はロゴのデザインかもしれません、ライターの仕事は 500 ワードの記事を書くかもしれません、プログラマーの仕事は 1 時間のコーディングかもしれません。
ここには隠されたロジックがあります。各ギグは販売可能なサービスに対応し、各サービスは需要に対応します。したがって、それぞれのギグの背後には実際にはニーズが含まれています。
たとえば、「コンバージョン率の高いセールスコピーの作成を支援する」という仕事がありますが、その背景には「eコマース業務の効率化を支援するプロフェッショナルが必要だ」というニーズがあります。
ユーザーの背後にあるニーズを理解すれば、セールスコピーは書けないかもしれませんが、EC運営の経験があり、ユーザーとの連携も実現できます。
このビジネスチャンスを見た後、ピーター (x id @pwang_szn) という名前の人が Fiverr の 346324 ギグをクロールし、クロード (長文の分析が得意な AI モデル) を使用して分析しました。各ギグの後にパッケージ化されて販売されます (販売 Web サイトのアドレス [1])。
需要フォームの一部
ある人がオンラインでビジネス チャンスを探しており、目の前に 340,000 件の実際のニーズを含むフォームがあると想像してください。彼、買う可能性は高いでしょうか?
公開情報から判断すると、この要求書は彼が 2,000 ドル (20 * 47 20 * 67) 以上を稼ぐのに役立っています。
「プロセスの自動化の度合い」と「AI の適用度」を使用してこの製品を分析してみましょう:
- プロセスの自動化の度合い: 主にデータのクローリング、クリーニング、分析が含まれており、これらはすべてスクリプトによって自動的に完了し、プロセスの自動化の度合いは高くなります。
- AI アプリケーション レベル: AI は主にギグの背後にあるニーズの手動分析を置き換えるために使用されており、AI アプリケーション レベルは高くありません。
#場所は、第 1 象限のほぼ左上です:
このアイデアは単純です:
- 特定の分野の関連データをクロールする
- AI を使用してデータのクリーニングと分析を支援し、新しい洞察を形成する
- 新しい洞察を販売用の製品にパッケージ化する
はいクラスメートはこう言います - このアイデアは非常にシンプルで実装が簡単です。ということは、他のプログラマに真似されやすいということではないでしょうか?
心配しないでください。このアイデアには続きがあります。続きを聞いてください。
まず、データは上記の「ライブを通じて潜在的な需要を逆発見し、販売する」以外にも、コンバージョン率の高いライブを分析するなど、さまざまな用途に活用できます。 、パターンの要約、フリーランサーへのガイダンスの提供 ギグ最適化サービスを提供します。
第二に、製品自体の価値 (つまり、データ分析から得られるさまざまなテーブル) に加えて、製品を通じて引き付けられた顧客も価値があります。
こうした顧客を集めて、有料のコミュニティサービスを提供することも可能です。このとき、顧客はあなたの商品(さまざまな形)から価値を得ることができるだけでなく、他の顧客(ソーシャルコネクションを通じて)からも価値を得ることができます。
言い換えれば、アイデア 3 から分岐し続ければ、どの象限でも開発を続けることができます。反復に時間がかかるほど、製品はよりユニークになり、誰かが模倣することを心配する必要はありません。
概要
この記事では、プログラマーが AI 製品を作成するためのアイデアを提供します。このアイデアは、プログラマーのプログラミング上の利点を活用できるだけでなく、AI も活用できます。 . 高度なAI技術は必要ありません。 4 つのステップが含まれます:
- 特定の分野の関連データをクロールする
- AI を使用してデータのクリーニングと分析を支援し、新しい洞察を形成する
- 新しい洞察をパッケージ化する販売完成品
- データとユーザーに基づいた新しいビジネス フォームの開発
例:
- 求人検索 Web サイトから定期的に求人検索データをクロールします。根拠
- AIを活用してデータの分析と洞察の形成を支援する(就職難度の傾向の変化、人材採用における企業の傾向の変化、企業がより重視する能力など)
- 新しい洞察を週刊誌の形成に統合する
- ##週刊誌の読者に仕事関連のサービスを提供する
- ##別の例:
#特定の本を定期的に巡回する 特定の都市の装飾関連のメモを投稿する
#AI 支援分析を使用して、落とし穴を回避するためのガイドと、現在の都市の装飾商人向けの商人推奨ガイドを作成する- 読者を惹きつけるためにガイドを定期的に更新します
- 顧客に装飾の付加価値サービスを提供します
- さらにはアイデアを広げます - 特定の業界を分析する必要はありませんが、すべての業界を分析する必要はありません。業界を分析することができます。テキスト表を作成する必要はありませんが、標準化されたビデオも作成する必要があります。たとえば、次のビデオのアイデアは、上記の手順に従うことです:
参考資料
[1]販売サイトアドレス:https://www.explodinginsights.com/
以上がプログラマーに適したAI起業家アイデアの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

編集者 | KX 医薬品の研究開発の分野では、タンパク質とリガンドの結合親和性を正確かつ効果的に予測することが、医薬品のスクリーニングと最適化にとって重要です。しかし、現在の研究では、タンパク質とリガンドの相互作用における分子表面情報の重要な役割が考慮されていません。これに基づいて、アモイ大学の研究者らは、初めてタンパク質の表面、3D 構造、配列に関する情報を組み合わせ、クロスアテンション メカニズムを使用して異なるモダリティの特徴を比較する、新しいマルチモーダル特徴抽出 (MFE) フレームワークを提案しました。アライメント。実験結果は、この方法がタンパク質-リガンド結合親和性の予測において最先端の性能を達成することを実証しています。さらに、アブレーション研究は、この枠組み内でのタンパク質表面情報と多峰性特徴の位置合わせの有効性と必要性を実証しています。 「S」で始まる関連研究

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

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