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Amazon Personalize Next Best Actionを使用して、ユーザーにアクションを推奨することでブランドの忠誠心を構築します

Amazon Personalizeは、個別のユーザーに提案する最適なアクションを決定し、ブランドのロイヤルティとコンバージョンを向上させるための新しいNext Best Action (aws-next-best-action)のレシピを発表できることを喜んでお知らせしますAmazon Personalizeは、開発者が高度な機械学習（ML）サービスを提供することを容易にする完全に管理されたサービスです

「Amazon Personalizeと創造的AIを活用して、ハイパーカスタマイズされたお客様体験を実現しましょう」

今日は、Amazon Personalizeと生成AIを使用して個別の顧客体験を向上させるための3つの新製品を発表することをお知らせいたします管理されたソリューションを探している場合、または独自のものを構築したい場合でも、これらの新しい機能を使用して、旅を推進することができますAmazon Personalizeは、完全に管理された機械学習（ML）サービスで、...

「AIアシスタントと共に気候変動に備える」

この記事では、優れたProbable Futures APIと新しいOpenAI Assistants APIからの気候変動データを使用して、対話型AIエージェントを作成する方法について探求しますこのAIエージェントは、回答する能力を持っています...

スタートアップの創業者が最適なインキュベーターを見つけるのを支援するマッチングツールの構築：エンド・トゥ・エンドのフリーランスプロジェクト

「Harnessは、共同創業者の起業の旅を支援するために設立されたスタートアップですが、彼らのコミュニティが最適なインキュベーターを見つけるのを支援するツールを開発するために私に依頼しました：そのツールはマッチングです…」

「Pythonを使って現実世界のデータにおけるべき乗則の検出」

ここでは、最大尤度法を使用して実証データからパワーローを検出する方法を説明しますPythonのサンプルコードも含まれています

現代のサイバーセキュリティの脅威に対処する効果的な方法

「サイバーセキュリティの脅威は技術の進歩に伴って増加していますこの記事では一般的な脅威の扱い方をカバーします」

グローバルなチョコレート貿易の概要

この記事では、「チョコレートおよびその他のココアを含む食品製品」という貿易カテゴリに焦点を当てながら、UNコムトレード国際貿易データベースを探求しますこの特定の焦点によって、私たちは･･･

「リアルAI社が、ヨーロッパのオープンソースの大規模言語モデルの構築プロジェクトに勝利」

2023年11月23日（木）、ベルグラードで開催されたデータサイエンスカンファレンス2023で、Real AIがISCRAプロジェクトを受賞したと発表されました。Real AIは、世界第4位のAIコンピュータクラスター「LEONARDO」において、ヨーロッパ初の人間中心のLLM（Large Language Model）を構築するために選ばれました。 LEONARDO – 世界第4位のAIクラスターボローニャのCINECAデータセンターにあるLeonardoスーパーコンピュータは、高性能なコンピューティングパワーを備えた存在です。Atos BullSequana XH2000コンピュータシステムを基盤とし、約14,000のNvidia Ampere GPUを組み込んで構築されています。2022年11月のオープン時点では、Leonardoは世界で4番目に速いスーパーコンピュータであり、ヨーロッパで2番目に速い位置にありました。この技術力は、Leonardoをヨーロッパ全体でAIアプリケーションの発展に重要な資産として位置付けています。 REAL AIの特筆すべき機会「私たちは、責任あるAIの開発にヨーロッパの答えを提供することを目指しています。UNINAとAIスーパーコンピュータークラスター’Leonardo’と共に、これを可能にすることができます。」- Real AI B.V.のCEOであるタリー・シン氏 Real AIは、Leonardoから大幅な計算能力を割り当てることにより、ゼロからLLMの開発を大幅に加速するため、初の人間中心のLLMを構築します。この野心的なプロジェクトにより、Real AIはAI開発の最前線に立ち、環境保護と技術革新に取り組むことを表明しています。プロジェクトHOMINIS:インテリジェントで中立かつ包括的なシステムのためのヒューマンセンタードなオープンソースモデル。プロジェクトHOMINISは、オープンで検査可能なデータセットを使用して、倫理的かつバイアスのないAIシステムの革新を目指しています。ウェブスケールのデータセットにおける有害性への対処により、AIの基盤モデルに持続可能な代替手段を提案しています。このプロジェクトの4つの主要目標は次のとおりです：1）科学論文や知識ベースなど、さまざまな情報源からハイバリューで多様なデータセットを編集し、バイアスのあるコンテンツを排除すること。2）トランスフォーマーモデルに関する広範な検討研究を実施し、代替アーキテクチャを探索すること。3）高度な技術を用いて基盤モデルを最適化し、コミュニティの協力のもとに予備版をリリースすること。4）倫理的一致性となるための指示のチューニングを実装し、責任あるトレーニング済みAIモデルの最終リリースにつなげること。さらに、HOMINISはFlash Attentionとルーティングといった革新的な手法を用いてエネルギー消費を削減し、データ処理効率を向上させ、モデルの干渉と知識統合を強化することを目指しています。REAL AIとUNINA、NVIDIAのパートナーシップ:The University…

アマゾンEC2 Deep Dive：ハードウェアインサイトを活用したワークロードの最適化

あなたのアプリケーションのニーズに合った適切な基盤ハードウェアを選ぶことで、クラウドリソースの効率が向上します本記事では、このアプローチを取る方法について説明します

「時代遅れのパスワードの慣行が広まっている」

研究者によると、世界の最も人気のあるウェブサイトの大多数は、最低限のパスワード要件の基準を満たさず、ユーザーとそのデータを危険にさらしていると言われています

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