行政の統計資料のような非構造化データをGPTで構造化データに変換する｜mah_lab / 西見 公宏
今朝方GPT-4が発表されて、みなさん死ぬほど盛り上がってますねー。 GPT-4を使えば一発でできそうなネタではありますが、GPT-4 APIのお値段は3.5よりもお高めの設定なので、これからはどのように上手くGPTのバージョンを使い分けていくかが問われていくと思います。 というわけで今日は非構造化データを構造化データに変換する話です。 問題の背景行政が定期的に公開している統計資料をご覧になったことはありますでしょうか。ディスる訳ではないですが、以下に示すのは私が住んでいる富士吉田市の統計資料です。 統計ふじよしだ令和元年度版 - 商業 このように分かりやすい表で情報を提供してくれるのはありがたいのですが、数値データにはなっていないので分析に活用することができません。 GPTのパワーを使って、このような非構造化データを構造化データに変換できないか？というのが本日のお題になります。 コードP
MapboxとGoogle Mapsを比べながらMapboxの本当の素晴らしさを発掘する - Qiita
こんにちは、@nazomikanです。 この投稿はLifull Advent Calenderの1日目の投稿になります。 本記事はざっくり言うとmapboxすごいよって話です。 ※言うまでもなく素晴らしいgoogle maps apiと比較することでmapboxを深掘りするのが目的で、決してgoogle mapsを貶めるつもりの記事ではないことをご理解ください Mapboxとは 地図サービスです。 GoogleMapsと近い感じでJSやnative appのsdkが公開されてていい感じに開発できるやつです。 データソースはopen streatmapになります。 Google Mapsとの違い タイルのレンダリングについて google mapsは地図をサーバサイドレンダリングして256x256の地図タイル画像として配信してタイル上に配置していきます。 一方でmapboxは地理情報のvec
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