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Amazon ComprehendとLangChainを使用して、生成型AIアプリケーションの信頼性と安全性を構築しましょう

私たちは、産業全体で生成型AIアプリケーションを動かすための大規模言語モデル（LLM）の活用が急速に増加していることを目撃していますLLMsは、創造的なコンテンツの生成、チャットボットを介した問い合わせへの回答、コードの生成など、さまざまなタスクをこなすことができますLLMsを活用してアプリケーションを動かす組織は、ジェネラティブAIアプリケーション内の信頼性と安全性を確保するために、データプライバシーについてますます注意を払っていますこれには、顧客の個人情報（PII）データを適切に処理することが含まれますまた、不適切で危険なコンテンツがLLMsに拡散されないように防止し、LLMsによって生成されたデータが同じ原則に従っているかどうかを確認することも含まれますこの記事では、Amazon Comprehendによって可能になる新機能について議論し、データプライバシー、コンテンツの安全性、既存のジェネラティブAIアプリケーションにおける迅速な安全性を確保するためのシームレスな統合を紹介します

「MLOPsを使用した不正取引検出の実装」

イントロダクション現代のデジタル世界では、人々は便利さのために現金ではなくオンライン取引とデジタル決済にますます移行しています。移行の増加に伴い、詐欺も増加しています。詐欺トランザクションは、偽の身元や虚偽の情報を使用してお金を要求することが含まれるため、個人や金融機関にとって重大な問題です。このプロジェクトでは、クレジットカードのデータセットを使用して、ライブトランザクションを監視し、それらが本物か詐欺かを予測するためのMLOPsモデルを設計するために、Airflowツールを使用します。目標詐欺トランザクションの検出の重要性。データのクリーニング、データセットの変換、データの前処理。データセットの視覚的な分析から洞察を得る。データサイエンスにおける詐欺トランザクション検出モデルの現実世界での応用。 Pythonプログラミング言語を使用した詐欺トランザクションデータの分析。 MS AzureとAirflowを使用したエンドツーエンドの詐欺検出の構築。この記事はデータサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。詐欺トランザクション推定モデルとは何ですか？詐欺トランザクションのデータセットには、トランザクションの時間、名前、金額、性別、カテゴリなどの列が含まれています。詐欺トランザクション推定モデルは、偽のトランザクションを予測するために開発された機械学習モデルで、大規模な有効なトランザクションと詐欺トランザクションのデータセットでトレーニングされています。詐欺トランザクション分析とは何ですか？詐欺トランザクション分析は、過去のデータセットを分析するプロセスです。データセットの分析は、データの不規則性を見つけ、データのパターンを見つけることを目指しています。詐欺トランザクション分析は、顧客を保護し、財務的な損失を減らすためにビジネスにおいて重要な役割を果たします。ルールベースの分析や異常検知など、さまざまな種類の詐欺トランザクション分析があります。ルールベースの分析：ルールベースの分析では、無効なトランザクションをフラグ付けするためのルールを作成します。例えば、地理的な地域に基づいたルールが作成されることがあります。異常検知：異常検知では、異常または異常なトランザクションを見つけることを目指します。例えば、新しいIPアドレスから行われたトランザクションなどです。詐欺トランザクションの検出の重要性詐欺トランザクションの検出は、ビジネスや金融機関が顧客を詐欺から保護し、彼らのお金を守るために重要です。詐欺トランザクションを検出することの重要な理由をいくつか挙げます。財務的な損失の削減：詐欺トランザクションは企業に莫大な損失をもたらし、利益を減少させます。したがって、企業が詐欺トランザクションを検出することは重要です。評判の保護：評判の維持は、ビジネスにとって重要な要素であり、潜在的なクライアントや顧客の喪失につながります。顧客とビジネスの保護：詐欺トランザクションは顧客に財務的な損失や感情的な影響を与えることがあります。詐欺を検出することで、ビジネスは顧客と自社を守ることができます。データの収集と前処理データの収集と前処理は、詐欺検出モデルの開発において重要な部分です。データが収集されたら、データセットに対していくつかの手順を実行する必要があります。…

製造でのトピックモデリング

前回の記事では、ChatGPTを使ったトピックモデリングの方法と素晴らしい結果について話しましたタスクは、ホテルチェーンの顧客レビューを見て、言及されている主要なトピックを定義することでした...

「GANが人工的なセレブリティのアイデンティティを作り出す方法」

イントロダクション人工知能の時代において、驚くべき現象が展開されています――生成対抗ネットワーク（GAN）が創造的に人工的なセレブリティのアイデンティティを作り出しています。このテクノロジーと創造性の興味深い融合により、完全に新しいタイプのデジタルセレブリティが生まれました。私たちと一緒に、仮想世界を魅了する人工的なセレブリティパーソナリティの創造の魔法を紐解いていく興味深い旅に出かけましょう。GAN の世界に飛び込み、このデジタル芸術の秘密を探求しましょう。どのようにしてGANがこれを実現するのでしょうか？このデジタルアートの裏に隠された秘密を探求しましょう。出典: Hello Future 学習目標この記事では、以下のことを学びます。生成対抗ネットワーク（GAN）の概念ジェネレーターとディスクリミネーターの訓練方法 GANモデルの実装のステップバイステッププロセス敵対的なトレーニングを通じてGANが時間とともに改善する仕組みこの記事は、データサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。生成対抗ネットワーク（GAN）生成対抗ネットワーク（GAN）は、Goodfellowによって開発された深層学習モデルです。その名前からも、GANの目的を理解することができます。そうです！私たちは生成の目的でそれを使用します。GANは何かを生成するネットワークです。画像、テキスト、音声など、現実世界のデータに似た合成データを生成するためにGANを使用します。GANは2つのニューラルネットワークから構成されています。これらはジェネレーターとディスクリミネーターと呼ばれます。トレーニング中、この2つのネットワークはお互いに競い合いながらより良い性能を発揮するように訓練されます。ジェネレーターとは？ジェネレーターは、生成を担当するニューラルネットワークです。出力をするためには入力が必要です。ジェネレーターが受け取る入力はランダムなノイズです。ジェネレーターはこのランダムなノイズを受け取り、実データに似た出力を生成しようとします。ディスクリミネーターからフィードバックを受け取るたびに、ジェネレーターは自己改善し、次回はより良いデータを生成します。たとえば、画像生成の場合、ジェネレーターは画像を生成します。トレーニングを通じてジェネレーターが改善するにつれ、最初はランダムなノイズから始まり、次第に出力を洗練させてより現実的になります。最初の試行では、元のデータに最も似たものを生成することができないかもしれません。時にはまったく画像ではないものさえ生成することもあります。トレーニングが進むにつれ、より正確な良質なデータが生成されます。ディスクリミネーターとは？ディスクリミネーターは、評価を担当するニューラルネットワークです。簡単に理解するために、それを探偵と呼ぶことができます。このディスクリミネーターは、実際のデータとジェネレーターによって生成された偽のデータの両方を受け取ります。偽のデータを実データと区別する必要があります。簡単に言えば、実際のデータと偽のデータを分類するということです。ジェネレーターと同様に、トレーニングが進むとディスクリミネーターもより優れた判別ができるようになります。最初の試みでは最高の結果を出せないかもしれませんが、トレーニングが進むにつれてより良い結果を出せるようになり、最終的にはほとんどの偽のデータを識別できるようになります。探偵のように働く必要があります。敵対的トレーニングジェネレーターとディスクリミネーターの両方が訓練を受け、これは敵対的トレーニングと呼ばれています。両者はお互いに競争的なトレーニングを行います。ジェネレーターが実データに似た偽のデータを生成し、ディスクリミネーターは偽のデータを識別しようとします。トレーニングプロセスの次のステップでは、ジェネレーターは自己改善を目指し、ディスクリミネーターを騙すための偽のデータを生成します。再びディスクリミネーターが偽のデータを検出します。このようにトレーニング中、両者はそれぞれのタスクでより良いパフォーマンスを発揮します。このプロセスは、ジェネレーターが非常に現実的なデータを生成し、ディスクリミネーターが本物と区別できなくなるまで続けられます。この段階でGANはある種の均衡状態に達し、生成されたデータは非常に実データに似ています。 “`html 実装まず、必要なライブラリをすべてインポートしましょう。これには主にtorchモジュールが含まれます。可視化のためにmatplotlibを使用します。…

アマゾンセイジメーカーの地理情報能力を使用したメタン排出ポイント源の検出と高周波監視

メタン（CH4）は、石油やガス抽出、石炭採掘、大規模な畜産、廃棄物処理など、他のさまざまな源から発生する、主要な人為的温室効果ガスですCH4の地球温暖化潜在能はCO2の86倍であり、気候変動に関する政府間パネル（IPCC）は、メタンが観測されている温室効果の30％を担っていると推定しています

「トップ5のクラウドマシンラーニングプラットフォームとツール」

「現在市場でトップ5のクラウド機械学習プラットフォームは何ですか当社のリストは、あなたの特定の機械学習ニーズに最適なプラットフォームをいくつか提案するための貴重な洞察を提供しますVoAGIが推奨するものをご覧ください」

VoAGI Recommends

「Amazon Textract、Amazon Bedrock、およびLangChainによるインテリジェントドキュメント処理」

今日の情報時代において、無数の書類に収められた膨大なデータ量は、企業にとって挑戦と機会を同時にもたらします従来の書類処理方法は、効率性や正確さの面でしばしば不十分であり、革新や費用効率化、最適化の余地がありますIntelligent Document Processing（IDP）の登場により、書類処理は大きな進歩を遂げました[…]

NLPスーパーパワーを活用する：ステップバイステップのハグフェイスファインチューニングチュートリアル

はじめに Natural Language Processing（NLP）モデルの調整は、モデルのハイパーパラメータやアーキテクチャを変更し、通常はデータセットを調整して、特定のタスクでモデルのパフォーマンスを向上させることを意味します。学習率、モデルのレイヤー数、埋め込みのサイズ、およびさまざまな他のパラメータを調整することで、これを実現することができます。ファインチューニングは、モデルとタスクについての堅実な理解を要する時間のかかる手続きです。この記事では、Hugging Faceモデルのファインチューニング方法について説明します。学習目標 Transformerとセルフアテンションを含むT5モデルの構造を理解する。モデルのパフォーマンスを向上させるためのハイパーパラメータの最適化方法を学ぶ。トークン化やフォーマットなどのテキストデータの準備方法をマスターする。事前学習済みモデルを特定のタスクに適応させる方法を知る。モデルのトレーニングのためのクリーニング、分割、およびデータセットの作成方法を学ぶ。損失や精度などのメトリクスを使用してモデルのトレーニングと評価の経験を積む。ファインチューニングされたモデルを使用した応答や回答の生成の実世界の応用を探索する。本記事は、Data Science Blogathonの一部として公開されました。 Hugging Faceモデルについて Hugging Faceは、自然言語処理（NLP）モデルのトレーニングと展開のためのプラットフォームを提供する企業です。このプラットフォームは、言語翻訳、テキスト生成、質問応答など、さまざまなNLPタスクに適したモデルライブラリを提供しています。これらのモデルは、大規模なデータセットでトレーニングされ、幅広い自然言語処理（NLP）活動で優れたパフォーマンスを発揮するように設計されています。 Hugging Faceプラットフォームには、特定のデータセットで事前学習済みモデルをファインチューニングするためのツールも含まれており、アルゴリズムを特定のドメインや言語に適応させるのに役立ちます。プラットフォームには、アプリケーションで事前学習済みモデルをアクセスおよび利用するためのAPIや、ベスポークモデルを構築してクラウドにデリバリーするためのツールもあります。 NLPタスクにおけるHugging Faceライブラリの使用には、次のようなさまざまな利点があります：…

(Juriya o ukeireru shoutaijou)

ジュリアはジェネラルパーパース、ダイナミック、ハイパフォーマンスで高レベルなプログラミング言語で、ジャストインタイムコンパイルされますメジャーな1.0リリースは最近されました

このAIニュースレターはあなたが必要なものです #68

今週は、マルチモーダルの能力を持つ GPT-4 に対抗する候補として、新しいオープンソースのマルチモーダルモデルである LLaVA v1.5 の登場を目撃しましたそれはシンプルな...

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