2019年11月12日

2018年:AIパワー意思疎通の年(6)


When it comes to machine learning, the ability to contextualize the style of your message and tailor it to your audience has made huge advances in 2018. That means the software or tech you use can now do things like suggest more formal or polite language in a work email so that you end up looking like the smart and savvy working professional you are. That’s huge when you’re constantly fielding emails or Slack messages from co-workers and clients.
それが機械学習の話となると、あなたのメッセージのスタイルを 文脈化して、それをあなたの聴衆に合わせて仕立てる能力は2018年に大きな前進をしました。それが、 あなたが頭が良くて知見がある働くプロのように見えることになるように、あなたが使うソフトウェアあるいは技術は、仕事の電子メールでいっそう正式か、あるいは丁寧な言語を示唆するようなことをすることが可能であることを意味します。 あなたがいつも同僚やクライアントからの電子メールあるいはスラックメッセージに応対しているとき、それは莫大です。

(P.S. That feature is also available in Grammarly.)
(追伸. その機能は Grammarly で同じく利用可能です。)

Pushes to diversify tech, on all fronts
すべての前線で、技術の多角化を推し進める

If you happen to be someone who falls outside of the straight-white-male category (or you follow tech news), you’ve probably heard about or noticed the inherent biases in algorithmic models, and, more broadly, within the tech industry itself. It has, after all, been an issue for years.
もしあなたがたまたま同性愛でない白人男性のカテゴリーの外に転ぶ誰か(あるいはあなたが技術ニュースを追う)なら、そして、いっそう広くは、それ自身の技術業界内であなたはおそらくアルゴリズムのモデルの固有の偏見について聞くか、あるいはそれに気付いています。 それは、結局のところ、数年間の一つの課題でした。


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posted by 平成アフィリエイトへの挑戦 at 13:12| 千葉 ☀| Comment(0) | 人工知能 | このブログの読者になる | 更新情報をチェックする
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