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「プラネットデータとAmazon SageMakerの地理空間能力を活用して、クロップセグメンテーションの機械学習モデルを構築する」

この分析では、K最近傍法（KNN）モデルを使用して、作物セグメンテーションを実施し、農業地域における地上の真相画像とこれらの結果を比較します私たちの結果は、KNNモデルによる分類が、2015年の地上の真相分類データよりも2017年の現在の作物畑の状態をより正確に表していることを示していますこれらの結果は、Planetの高頻度の地球規模の画像の力を示しています農業畑は頻繁に変化し、シーズンによっては複数回変化することがありますが、この土地を観察し分析するために高頻度の衛星画像が利用可能であることは、農業地や急速に変化する環境の理解にとって非常に価値のあるものとなります

「メタのCode Llamaコード生成モデルは、Amazon SageMaker JumpStartを介して利用可能になりました」

今日は、Metaが開発したCode Llama foundationモデルが、Amazon SageMaker JumpStartを通じて顧客に提供され、クリックひとつで推論を実行するためにデプロイできることをお知らせすることを喜んでいますCode Llamaは、コードと自然言語のプロンプトの両方からコードとコードに関する自然言語を生成することができる最新の大規模言語モデル（LLM）ですCode[…]

エッジでの視覚品質検査のためのエンド・ツー・エンドMLOpsパイプラインの構築-パート2

このシリーズの第1部では、エッジでの視覚品質検査ケースのためのエンドツーエンドのMLOpsパイプラインのアーキテクチャを作成しましたデータのラベリングからモデルのトレーニング、エッジでの展開まで、機械学習（ML）プロセス全体を自動化するために設計されていますマネージドおよびサーバーレスのサービスに焦点を当てることで、[…]を削減します

「AWS Trainiumを使用した高速で費用効果の高いLLaMA 2の微調整」

大型言語モデル（LLM）は、開発者、科学者、技術者、起業家、および様々な産業の経営者たちの想像力と注意を引いていますこれらのモデルは、問題解決、要約、翻訳などに使用することができ、カスタマーサポートの会話エージェント、マーケティングのためのコンテンツ作成、コーディングアシスタントなどの応用分野で活用されています最近、MetaはLlama 2をリリースしました

「Amazon SageMaker JumpStartを使用してFalconでHCLS文書要約アプリケーションを作成する」

健康医療と生命科学（HCLS）の顧客は、より多くのデータを活用するために生成AIをツールとして採用していますユースケースには、ドキュメントの要約化が含まれており、読者が文書の要点に焦点を当てるのを支援し、非構造化テキストを標準化された形式に変換して重要な属性を強調することがあります固有のデータ形式と厳格な規制要件がありますので、顧客の要件に対応するために[…]

「大きな言語モデルの操作（LLMOps）とは具体的に何ですか？」

大型の言語モデル（LLM）は、多くの産業を革新する可能性を持つ強力な新技術ですしかし、LLMは複雑で管理が難しいという側面もありますLLMOps（大型言語モデルオペレーション）は、LLMの運用管理に焦点を当てた新興分野ですこの新しい分野では、どのような要素が関与しているのでしょうか...

Llmops

「ファウンデーションモデルの安全で準拠した利用を可能にする生成AIゲートウェイを作成する」

AIや機械学習（ML）の急速に進化する世界では、Foundation Models（FM）は革新を推進し、新たなユースケースを解き放つための大きな可能性を示していますしかし、組織がますますFMのパワーを利用するにつれて、データプライバシーやセキュリティ、追加費用、コンプライアンスに関する懸念が最重要視されるようになりました金融サービスなどの規制とコンプライアンスに特化した業界では、･･･

Azure Machine Learningにおける生成AI：AI変革のためのアプリ開発の運用化

「ジェネラティブAIの時代において、リーダーたちは革新と目的の交差点に立たされています取締役会やデータサイエンスの会議場で響き渡るのは次のような疑問です：この最新鋭の技術の星座をどうやって活用し、創造性とビジネスの柔軟性を持って組織の目標を前進させつつ、社会とのバランスを取ることができるのでしょうか...」

「ゲームを一段と盛り上げる：スタートアップのスポーツビジョンAIが世界中にアスレチックを放送」

Pixellotは、ビジョンAIによって得点を稼いでおり、各国の視聴者にリアルタイムのスポーツ放送と分析を提供する組織にとって容易になりました。テルアビブ近郊に拠点を置くNVIDIA MetropolisビジョンAIパートナーエコシステムのメンバーであるこの会社は、スポーツイベントのキャプチャ、ストリーミング、分析を自動化するAIパワードプラットフォームを提供しています。それは、バスケットボールやサッカーだけでなく、ラグビーやハンドボールなど、約20種類のさまざまなスポーツのファン、コーチ、プレイヤーにゲームを提供し、その分析を70以上の国の30,000以上の会場から提供しています。米国では、Pixellotはストリーミングおよびオンデマンドのハイスクールスポーツを提供するリーダーであるNFHSネットワークとのパートナーシップを通じて、毎年100万試合以上の放送を実施しています。 NFHSネットワーク、MLBなどの放送パートナーを通じて、Pixellotはジャージー番号ごとのショットチャートやヒートマップを使ったプロの分析、試合後の詳細な分析、ハイライトを提供します。これにより、学校やプロのアスリートがムーブを研究し、ゲームのレベルアップを図るために特に役立ちます。また、ユーザーにはビューフレームの操作や独自のハイライトの作成など、インタラクティブな体験も可能です。最近、南アフリカのケープタウンに拠点を置くSuperSport Schoolsは、Pixellotプラットフォームを活用して、全国に学生のスポーツを放送するアプリを展開しました。南アフリカでは、1,500以上の高校がスポーツ活動に参加しています。「私たちの目標は、AIと自動化の助けを借りて、スポーツの報道を民主化することです」とPixellotのマーケティングを担当しているYossi Tarablusは語ります。Pixellotは、新進気鋭のスタートアップの一員であるNVIDIA Inceptionプログラムのメンバーです。「エッジAIのためのNVIDIA Jetsonプラットフォームを使用することで、Pixellotは強力なテクノロジーを提供し、世界最遠隔地にもスポーツの放送と分析をもたらします。」 Pixellotの動作原理 Tarablusによれば、ピーク時のスポーツシーズンには、月間約20万試合がPixellotプラットフォームを通じて全世界で放送されています。 NVIDIA Jetsonによってパワードされた軽量のPixellotカメラは、ゲームや試合、さらに練習の高品質なビデオをキャプチャし、リアルタイムで高精細な映像をオーバーレイされたスコアボード、ライブスタッツ、解説などを通じてアプリを介してユーザーにライブストリーミングします。このプラットフォームは、カメラオペレータをシミュレートする自動ビューフレームを作成し、NVIDIA RTXのレイトレーシング技術を使用して映像を最適化し、シーンの照明を補正します。さらに、このプラットフォームは、スポーツの収益化と視聴者へのアクセス性向上を支援し、オーバー・ザ・トップ（OTT）ストリーミングを可能にします。OTTストリーミングとは、従来のケーブルや衛星テレビプロバイダーを必要とせず、インターネットを介して直接ストリーミングを行うものです。すべてのカメラセットアップにおいて、このMetropolisメンバーは、AIパワードのビデオストリーミング分析のためのNVIDIA DeepStreamソフトウェア開発キットを実行しています。また、高性能なディープラーニング推論には、NVIDIA TensorRT SDKに頼っています。 Pixellotの共同創設者で最高技術責任者のGal Ozは、「NVIDIA…

「5つの手順でGoogle Cloud Platformを始める」

「アカウントのセットアップからモデルの展開まで、データサイエンスと機械学習のためのGoogle Cloud Platformの必須要素を、実践的なプロジェクトの例を交えて探索してください」

Data Engineering

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