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2025-10-10 06:57:00
人工知能を使用して洞察から意思決定まですべてを自動化した方法
初めて AI に取り組み始めたとき、チャットボットを構築したり、巨大なモデルをトレーニングしたりするつもりはありませんでした。 仕事をよりスマートに。私の目標はシンプルでした。AI に複雑な思考、パターン検出、予測を処理させ、私は創造的な問題解決に焦点を当てました。
時間をかけて、分析、予測、視覚化、さらには結果の伝達までをすべて単独で実行できる完全な AI パイプラインを構築しました。段階的に進化した様子をご紹介します。
1. データの収集と理解
AI の性能は、AI に供給するデータによって決まります。まず、API と Web スクレイピングを使用してデータ収集プロセスを自動化しました。
import requests
import pandas as pd
url = "https://api.coindesk.com/v1/bpi/historical/close.json"
response = requests.get(url)
data = response.json()["bpi"]
df = pd.DataFrame(list(data.items()), columns=["Date", "Price"])
df.to_csv("bitcoin_prices.csv", index=False)
print("Data collected successfully.")
1 つのスクリプトで、毎日のビットコイン価格を自動的に取得し、分析のために保存できます。
2. データのクリーニングと前処理
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