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FastAPI、AWS Lambda、およびAWS CDKを使用して、大規模言語モデルのサーバーレスML推論エンドポイントを展開します

データサイエンティストにとって、機械学習(ML)モデルを概念実証から本番環境へ移行することは、しばしば大きな課題を提供します主な課題の一つは、良好なパフォーマンスを発揮するローカルトレーニング済みモデルをクラウドに展開して、他のアプリケーションで使用することですこのプロセスを管理することは手間がかかる場合がありますが、適切なツールを使用することで、...

Amazon SageMaker Data WranglerのSnowflakeへの直接接続でビジネスインサイトまでの時間を短縮してください

Amazon SageMaker Data Wranglerは、1つのビジュアルインターフェイスで、コードを書くことなく機械学習(ML)ワークフローでデータの選択とクリーニング、特徴量エンジニアリングの実行に必要な時間を週から分単位に短縮することができ、データの準備を自動化することができますSageMaker Data Wranglerは、人気のあるSnowflakeをサポートしています

ディープラーニングが深く掘り下げる:AIがペルー砂漠で新しい大規模画像を公開

日本の山形大学の研究者たちは、ペルーのリマから南に車で7時間のナスカで、地球上に描かれた画像である地上絵の4つの未発見の作品をAIを用いて発見しました。幅が1,200フィートにも及ぶものもあり、地上の要素を使って作られたものです。これにより、従来の考古学的手法よりも発見プロセスを大幅に加速することができました。 チームは、IBM Power SystemsサーバーとNVIDIA GPUを使用して、深層学習モデルのトレーニングを実行しました。また、オープンソースの深層学習ソフトウェアを使用して、高解像度の空中写真を分析しました。この技術は、2019年11月に開始された研究の一部でした。 今月、考古学科学ジャーナルに掲載されたこの研究は、現地調査を通じて深層学習モデルの発見を確認し、AIが考古学的発見を加速する可能性を示しています。 現代のAIの特徴である深層学習技術は、地中海全域で発見された古代の巻物を分析したり、アメリカ南西部の陶器の破片を分類したりするために使用されています。 ナスカの地上絵は、紀元前500年から紀元500年までの時代に作られたもので、主に紀元前100年から300年の間に作られたと考えられています。暗い石を撤去して下にある明るい砂を露出させることで描かれた動物、植物、幾何学的な形状などの絵は、それらを作ったナスカの人々にとって宗教的または天文学的な意義があったと考えられています。 これらの新しい地上絵の発見は、この地域にさらに未発見の場所がある可能性を示し、深層学習のような技術が考古学の探索を強化し、隠れた考古学的遺跡を発掘するより効率的な方法を提供できることを強調しています。 全文を読む。 注目の画像はWikimedia Commonsから提供されました。

LLMsによる非構造化データから構造化データへの変換

大規模な言語モデルを使用して、文書から洞察を抽出して分析と大規模な機械学習に活用する方法を学びましょうこのウェビナーとライブチュートリアルに参加して、始め方を学びましょう

ChatGPTを使った効率的なデバッグ

大規模言語モデルの力を借りて、デバッグ体験を向上させ、より速く学習する

SeabornとMatplotlibを使用して美しい年齢分布グラフを作成する方法(アニメーションを含む)

今日は、matplotlibとseabornを使って上記のような美しい年齢分布グラフを作成する方法を紹介したいと思います年齢分布グラフは、人口統計の視覚化に優れています...

私たちの早期警戒システムへのサポート

GoogleのYossi MatiasさんとWMOのインフラストラクチャー部門ディレクターであるAnthony Reaさんが「Early Warnings For All Initiative」について話し合っています

Light & WonderがAWS上でゲーミングマシンの予測保守ソリューションを構築した方法

この記事は、ライトアンドワンダー(L&W)のアルナ・アベヤコーン氏とデニス・コリン氏と共同執筆したものですライトアンドワンダーは、ラスベガスを拠点とするクロスプラットフォームゲーム会社であり、ギャンブル製品やサービスを提供していますAWSと協力して、ライトアンドワンダーは最近、業界初の安全なソリューション「Light & Wonder Connect(LnW Connect)」を開発しました[…]

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