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「2024年に注目すべきトップ10のソフトウェアアウトソーシング企業」

2024年のトップ10ソフトウェア委託革新者を探索し、ソフトウェア開発の成長と変革を推進してください

Tech

ゲームプレイ再創造：AI革命

ゲームでAI革命を探求しましょう！この詳細な解説では、生成AIがゲームプレイを変革し、プレイヤーの興味を豊かにし、経済成長を促進していることが明らかになります

MLOps原則の紹介

MLOpsプロジェクトを次のレベルに引き上げたい場合は、その原則を理解することがプロセスの重要な部分ですこの記事では、MLOpsの原則について紹介します...

「分散データパラレル（DDP）の包括的ガイド」

みなさんこんにちは！私はメタの研究科学者、フランソワです新しいチュートリアルシリーズ「素晴らしいAIチュートリアル」の一部として、ようこそお越しくださいましたこのチュートリアルでは、よく知られているテクニックの1つである…を解説していきます

「GoogleのAIの驚異的な進化、GeminiとゲームチェンジャーのStubbsを紹介します」

AIの生成を基本的なツールやサービスに統合しようという動きは、急速に変化するデジタルエコシステムにおいて活発な闘いに発展しました。Googleは、革新の限界に挑戦するテックジャイアントの中でも突出しており、GeminiとStubbsという2つの画期的なAIマーベルを開発しました。IT業界への影響を含め、これらの魅力的な進展について詳しく見ていきましょう。 Googleの変化する一般的なAI戦略組織は最先端のAIソリューションを追求するためにさまざまな手法を探っています。慣れ親しんだクラウドプロバイダーを頼りにする人もいれば、クラウドソーシングの技術を使用してスタッフにより大きな権限を与える人もいます。一部の人々は暫定的な解決策を待っています。競争が激化する中、Googleは多くのAIオプションで市場シェアを獲得することに積極的です。生成AIの強力な担い手：Googleがスタートアップに与える影響 Googleは生成AIの分野に大きな影響を与えています。他のプロバイダーが市場に参入するにつれて、Googleのソリューションも徐々に注目を集めています。驚くべきことに、Google Cloudは、ベンチャーファンド支援を受けた生成AIスタートアップの半数以上をサービスしています。 CEOのサンダー・ピチャイによると、AI21 Labs、Contextual、Elemental Cognition、Rytrなどの有名企業がすべてGoogleのプラットフォームを選択しています。また読む： GoogleがニュースライターAI ‘Genesis’をリリース AIインフラストラクチャへの投資：未来に向けて準備する Googleはソフトウェアを超えてAIに専念しています。第3四半期には、人工知能に関する重いワークロードをサポートするための技術インフラへの大規模な投資により、会社の資本支出（CapEx）経費が大幅に増加しました。Googleだけでなく、AWS、Microsoft Azure、Oracleなどの他のクラウドハイパースケーラーも、生成的な人工知能への需要の増加に対応するためにインフラを近代化しています。 Geminiの紹介、GoogleのマルチモーダルAIスーパーヒーロー CEOのサンダー・ピチャイは、2023年5月のGoogle I/O開発者会議で、将来の人工知能システムであるGeminiを発表しました。GoogleのDeepMind部門が開発したGeminiは、OpenAIのChatGPTに匹敵し、またはそれを上回る人工知能システムです。ピチャイは、DeepMindのAlphaGoのパワーと強力な言語モデリングの機能を組み合わせたGeminiの特別な特性を強調しました。テキスト、画像、その他のデータタイプの統合により、このマルチモーダルモデルはより有機的な会話能力を約束しています。 Googleのチーフサイエンティストであるジェフリー・ディーンは、Geminiの将来についていくつかの考えを共有しました。ディーンは、GeminiはGoogleの新しいAIインフラストラクチャ、Pathwaysを使用してさまざまなデータセットのトレーニングを行うと明かしました。この示唆によれば、Geminiは現時点で最大の言語モデルである1750億のパラメータを持つGPT-3を超える可能性があります。 Geminiは、ツリーサーチや強化学習といったAlphaGoの技術を活用して新たな推論や問題解決のスキルを獲得し、異なる容量とサイズを持つ「一連のモデル」を提供し、柔軟で強力なAIツールになる予定です。また読む： Googleが最先端のVertex AI Searchを発表…

「データプラットフォームから機械学習プラットフォームへ」

データ/機械学習は、私たちのテクノロジーの風景では最も人気のあるトピックです私はデータ/機械学習プラットフォームの理解と、それらのプラットフォームが基本的なものから複雑なものへと進化する方法を共有したいと思います最後に、最善を尽くします...

「2023年に使用するためのトップ9のデータ管理ツール」

イントロダクションストレージ、管理、データアクセスの問題により、ビジネスデータベースの拡張に苦労していますか？成長を促進するためには、効果的なデータ管理戦略とツールを利用してください。この記事では、データ管理の主要なツールの特徴を探求し、2023年のトップツールをリストアップしています。これらのツールは、企業のワークフローパイプラインにとって貴重な資産となります。なぜデータ管理ツールを使用するのか？データ管理ツールは、現代のビジネスにおいて重要な存在です。これらのツールは、データの品質を保証し、業務効率を向上させ、データ関連の手続きを簡素化します。データガバナンスのための堅固な構造を簡略化することは、リスク管理やコンプライアンスに役立ちます。現代のデータ駆動環境では、これらのテクノロジーはスケーラブルであり、企業が取り扱うデータ量の増加に適応できることを意味します。トップ9のデータ管理ツールデータ管理ツールの目的についてご理解いただいたところで、いくつかの優れたツールをご紹介しましょう。 2023年のトップ9のデータ管理ツールを選定する際には、専門家の意見と業界内での人気と評判を考慮しました。これらのツールはデータ統合、品質、ガバナンスなど、データ管理のさまざまな側面での効果において認められています。以下に、各ツールの選定基準をまとめた表があります。データ管理ツール選定基準 Oracle Enterprise Data Management Cloud – クラウドベースのソリューション– 拡張されたデータ制御とコラボレーション– データ管理のリーダーとして認識されている– 総合的なデータ管理機能のスイート– データ統合、データ品質、データガバナンスの強みがある AWS – ETLのためのAWS Glue–…

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West 2023

「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」

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エネルギー省が新興技術を加速させます

国立研究所は、重要なテクノロジーの開発につながるパイプラインを短くするために取り組むでしょう

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