Fugu-MT 論文翻訳(概要): Conversational Data Exploration: A Game-Changer for Designing Data Science Pipelines

論文の概要: Conversational Data Exploration: A Game-Changer for Designing Data Science Pipelines

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.06695v1
Date: Sun, 12 Nov 2023 00:22:09 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-11-14 17:16:53.300385
Title: Conversational Data Exploration: A Game-Changer for Designing Data Science Pipelines
Title（参考訳）: Conversational Data Exploration: データサイエンスパイプラインを設計するためのゲームチェンジャー
Authors: Genoveva Vargas-Solar, Tania Cerquitelli, Javier A. Espinosa-Oviedo, Fran\c{c}ois Cheval, Anthelme Buchaille, Luca Polgar
Abstract要約: 本稿では,直感的なデータ探索体験を駆動するためのシステムChatinによる対話型アプローチを提案する。 Chatinは、AI駆動ソリューションへのアクセスを民主化する最先端のツールで、さまざまな分野の非技術ユーザに対して、データの探索と知識の抽出を可能にする。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.63971675629768
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This paper proposes a conversational approach implemented by the system Chatin for driving an intuitive data exploration experience. Our work aims to unlock the full potential of data analytics and artificial intelligence with a new generation of data science solutions. Chatin is a cutting-edge tool that democratises access to AI-driven solutions, empowering non-technical users from various disciplines to explore data and extract knowledge from it.
Abstract（参考訳）: 本稿では,直感的なデータ探索体験を駆動するためのシステムChatinによる対話型アプローチを提案する。我々の研究は、データ分析と人工知能の可能性を、新しい世代のデータサイエンスソリューションで解き放つことを目的としています。 Chatinは、AI駆動ソリューションへのアクセスを民主化する最先端のツールで、さまざまな分野の非技術ユーザに対して、データの探索と知識の抽出を可能にする。

関連論文リスト

Data Analysis in the Era of Generative AI [56.44807642944589]
本稿では,AIを活用したデータ分析ツールの可能性について考察する。我々は、大規模言語とマルチモーダルモデルの出現が、データ分析ワークフローの様々な段階を強化する新しい機会を提供する方法について検討する。次に、直感的なインタラクションを促進し、ユーザ信頼を構築し、AI支援分析ワークフローを複数のアプリにわたって合理化するための、人間中心の設計原則を調べます。
論文参考訳（メタデータ） (2024-09-27T06:31:03Z)
A Survey on Recent Advances in Conversational Data Generation [14.237954885530396]
マルチターン対話型データ生成の体系的・包括的レビューを行う。オープンドメイン,タスク指向,情報検索の3種類の対話システムに注目した。合成会話データを評価するための評価指標と手法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-12T10:11:12Z)
Social Intelligence Data Infrastructure: Structuring the Present and Navigating the Future [59.78608958395464]
私たちは、包括的な社会AI分類と480のNLPデータセットからなるデータライブラリで構成される、ソーシャルAIデータインフラストラクチャを構築しています。インフラストラクチャにより、既存のデータセットの取り組みを分析し、異なるソーシャルインテリジェンスの観点から言語モデルのパフォーマンスを評価することができます。多面的なデータセットの必要性、言語と文化の多様性の向上、より長期にわたる社会的状況、そして将来のソーシャルインテリジェンスデータ活動におけるよりインタラクティブなデータの必要性が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-28T00:22:42Z)
Capture the Flag: Uncovering Data Insights with Large Language Models [90.47038584812925]
本研究では,Large Language Models (LLMs) を用いてデータの洞察の発見を自動化する可能性について検討する。そこで本稿では,データセット内の意味的かつ関連する情報(フラグ)を識別する能力を測定するために,フラグを捕捉する原理に基づく新しい評価手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-12-21T14:20:06Z)
Collaborative business intelligence virtual assistant [1.9953434933575993]
本研究では、ユーザとCBI仮想アシスタントのインタラクションを通じて、分散仮想チームにおけるデータマイニングの応用に焦点を当てる。 CBIのための仮想アシスタントは、より広い範囲のユーザのためのデータ探索アクセシビリティを強化し、データ分析に必要な時間と労力を合理化するためのものである。
論文参考訳（メタデータ） (2023-12-20T05:34:12Z)
AUGUST: an Automatic Generation Understudy for Synthesizing Conversational Recommendation Datasets [56.052803235932686]
本稿では,大規模かつ高品質なレコメンデーションダイアログを生成する新しい自動データセット合成手法を提案する。 i)従来のレコメンデーションデータセットからの豊富なパーソナライズされたユーザプロファイル、(ii)知識グラフからの豊富な外部知識、(iii)人間対人間会話レコメンデーションデータセットに含まれる会話能力。
論文参考訳（メタデータ） (2023-06-16T05:27:14Z)
On the Potential of Artificial Intelligence Chatbots for Data Exploration of Federated Bioinformatics Knowledge Graphs [0.0]
本稿では,ChatGPTのような人工知能(AI)チャットボットが,フェデレートされた知識グラフへのデータアクセスを促進する役割について述べる。特に、バイオインフォマティクスの分野からの例を紹介し、データセットを記述するための会話型AIの潜在的な使用法を説明するとともに、ドメインエキスパートの利益のためにデータセットをまたいだクエリ(フェデレーション付き)の生成と説明を行う。
論文参考訳（メタデータ） (2023-04-20T16:16:40Z)
Demonstration of InsightPilot: An LLM-Empowered Automated Data Exploration System [48.62158108517576]
本稿では,データ探索プロセスの簡略化を目的とした自動データ探索システムであるInsightPilotを紹介する。 InsightPilotは、理解、要約、説明などの適切な分析意図を自動的に選択する。簡単に言うと、IQueryはデータ分析操作の抽象化と自動化であり、データアナリストのアプローチを模倣しています。
論文参考訳（メタデータ） (2023-04-02T07:27:49Z)
A Vision for Semantically Enriched Data Science [19.604667287258724]
ドメイン知識の活用やデータセマンティクスといった重要な分野は、ほとんど自動化されていない分野です。データサイエンスの自動化のための新しいツールと組み合わせて、データに対する“セマンティック”な理解と推論を活用することが、一貫性と説明可能なデータ拡張と変換にどのように役立つか、私たちは考えています。
論文参考訳（メタデータ） (2023-03-02T16:03:12Z)
DeepShovel: An Online Collaborative Platform for Data Extraction in Geoscience Literature with AI Assistance [48.55345030503826]
地質学者は、関連する結果やデータを発見、抽出、集約するために膨大な量の文献を読む必要がある。 DeepShovelは、彼らのニーズをサポートするAI支援データ抽出システムである。 14人の研究者によるユーザ評価の結果、DeepShovelは科学データベース構築のためのデータ抽出の効率を改善した。
論文参考訳（メタデータ） (2022-02-21T12:18:08Z)
INODE: Building an End-to-End Data Exploration System in Practice [Extended Vision] [30.411996388471817]
INODEはエンドツーエンドのデータ探索システムです。私達は癌のバイオマーカーのReearch、研究および革新の方針の作成および天体物理学の分野の3つの重要な使用例でそれを実証します。
論文参考訳（メタデータ） (2021-04-09T05:04:04Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。