「生成AIが飲食業界のビジネスをサポートする方法」

Generating AI supports the food and beverage industry

過去の失敗から学び、ChatGPTを使用して食品産業企業向けのより良い機械学習モデルを構築する

イントロダクション

今回紹介する旅は、2つの理由で重要です。

1. ChatGPTを使用して食品産業の企業をサポートする方法を示します。
2. おそらく最も重要な理由として、約2年前に投稿した記事を見直し、その問題点を指摘し、修正しようとします。

はい、私は2番目の理由の方が重要だと主張します。なぜなら、過去の方法やプロセスを振り返ることは重要であり、失敗を修正する方法を学ぶことが成功につながるからです。私は決して完璧ではなく、過去において間違ったことを探し、それを学び、サポートするクライアントのためにより強力なモデルを開発することを目指しています。

オリジナルの公開

私は「機械学習はビッグテックに限られない」という記事を2021年7月に初めて公開しました。

機械学習はビッグテックに限られない

自然言語処理を使用して中小企業をサポートする

towardsdatascience.com

• 現代の自然言語処理（NLP）：詳細な概要パート1：トランスフォーマー
• TensorFlowモデルのハイパーパラメータ調整にKeras Tunerを使用する
• 「テキスト要約の革新：GPT-2とXLNetトランスフォーマーの探索」

この記事の目的は、食品産業の企業が機械学習（ML）のさまざまな利用法によってサポートされる方法を示すことでした。私は自然言語処理（NLP）の技術を使用して、インターネット上の企業に関するレビューを扱いました。NLPから使用した手法には、トピックモデリング分析を使用して顧客の話題についてより良い理解を得るためのものや、感情分析を使用して将来のレビューの感情を予測し、企業にフィードバックを提供するためのモデルを作成するためのものがあります。分析の結果、両方の手法は少量のデータ上で実行可能であることが示されました。

あっ！大きな間違いでした。

私のデータは素晴らしくありませんでした。データセットは小さく、さらにはポジティブなレビューに偏っていました。これにより、モデルはほとんど常にレビューをポジティブと予測してしまいました…

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!