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エッジ上でのビジュアル品質検査のためのエンドツーエンドのMLOpsパイプラインの構築-パート1

「機械学習（ML）モデルの成功した導入は、エンドツーエンドのMLパイプラインに大きく依存していますこのようなパイプラインの開発は困難な場合もありますが、エッジMLユースケースを扱う場合はさらに複雑になりますエッジでの機械学習は、実行可能性をもたらす概念です...」

MDauditは、AIを使用して医療関係者の収益結果を改善することを目指しています

MDauditは、7万以上の医療提供者と1,500以上の医療施設にクラウドベースの請求のコンプライアンスと収益の正確性を保証するソフトウェアサービス（SaaS）プラットフォームを提供しています健康関連のお客様が規制のコンプライアンスを保持し、収益を維持できるようにしていますトップ60以上の米国の医療ネットワークとの取り組みを行っているMDauditは、人工知能（AI）の能力を拡張する必要があります...

AWSにおける生成AIとマルチモーダルエージェント：金融市場における新たな価値を開拓するための鍵

マルチモーダルデータは、市場、経済、顧客、ニュースおよびソーシャルメディア、リスクデータを含む、金融業界の貴重な要素です金融機関はこのデータを生成し、収集し、利用して、金融業務の洞察を得たり、より良い意思決定を行ったり、パフォーマンスを向上させたりしますしかし、マルチモーダルデータには複雑さと不足に起因する課題があります

アマゾンのSageMakerジオスペーシャル機能を使用して、アラップで強靭な都市の設計をする

この投稿は、ArupのRichard AlexanderとMark Hallowsとの共著ですArupは、持続可能な開発に専念するデザイナー、コンサルタント、専門家のグローバルな集団ですデータは、世界クラスの収集と分析を通じて、インパクトを生み出すための洞察を提供するために、Arupのコンサルタント業務を支えていますここで提示されている解決策は、強靭な都市の意思決定プロセスを導くものです

「機械学習を利用した資産の健全性とグリッドの耐久性の向上」

「機械学習（ML）は、あらゆる産業、プロセス、ビジネスを変革していますが、成功への道は常に直線的ではありませんこのブログ記事では、ノースカロライナ州シャーロットに本社を置くフォーチュン150社であるデュークエナジーが、AWSマシンラーニングソリューションラボ（MLSL）と協力して、画像認識を使用して木製の電力供給ポールの検査を自動化し、停電、財産の損傷、さらにはけがを防ぐ方法を示します」

「AWS 上の生成型 AI を使用して、放射線学のレポートの所見から自動的に印象を生成します」

この投稿では、AWSサービスを使用して、公開されているLLMsを放射線学報告の要約のために微調整する戦略を示していますLLMsは、自然言語の理解と生成において卓越した能力を示しており、さまざまなドメインやタスクに適応できる基礎モデルとして機能します事前学習済みモデルを使用することには、重要な利点があります計算コストを削減し、炭素フットプリントを削減し、ゼロからモデルをトレーニングする必要がなく、最先端のモデルを使用できます

トムソン・ロイターが6週間以内に開発したエンタープライズグレードの大規模言語モデルプレイグラウンド、Open Arena

この記事では、トムソン・ロイター・ラボがAWSとの協力のもとで開発したトムソン・ロイターの企業全体で使用される大規模言語モデル（LLM）のプレイグラウンド、Open Arenaについて説明しますオリジナルのコンセプトは、Simone Zucchet（AWSソリューションアーキテクト）とTim Precious（AWSアカウントマネージャー）のサポートを受けたAI/MLハッカソンで生まれ、AWSのサービスを使用して6週間以内に本番環境に開発されましたAWS Lambda、Amazon DynamoDB、Amazon SageMakerなどのAWS管理サービス、および事前に構築されたHugging Face Deep Learning Containers（DLC）がイノベーションのスピードに貢献しました

AWSの知的ドキュメント処理を生成AIで強化する

「データの分類、抽出、分析は、大量の文書を扱う組織にとって困難な課題です従来の文書処理ソリューションは手作業が必要であり、高価でエラーが発生しやすく、スケーラビリティにも難がありますAWSのインテリジェントドキュメントプロセッシング（IDP）は、Amazon TextractなどのAIサービスを活用することで、業界をリードする機械学習（ML）技術を迅速かつ効果的に活用できます」

AWS Inferentia2を使用して、安定したディフュージョンのパフォーマンスを最大化し、推論コストを低減します

生成型AIモデルは、最近の数ヶ月間で急速に成長しており、リアルなテキスト、画像、コード、音声の作成能力において印象的な能力を持っていますこれらのモデルの中でも、Stable Diffusionモデルは、テキストのプロンプトに基づいて高品質な画像を作成するというユニークな強みを持っていますStable Diffusionは、[…]を含む様々な高品質な画像を生成することができます

「2023年のトップデータウェアハウジングツール」

データウェアハウスは、データの報告、分析、および保存のためのデータ管理システムです。それはエンタープライズデータウェアハウスであり、ビジネスインテリジェンスの一部です。データウェアハウスには、1つ以上の異なるソースからのデータが保存されます。データウェアハウスは中央のリポジトリであり、複数の部門にわたる報告ユーザーが意思決定を支援するために設計された分析ツールです。データウェアハウスは、ビジネスや組織の歴史的なデータを収集し、それを評価して洞察を得ることができます。これにより、組織全体の統一された真実のシステムを構築するのに役立ちます。クラウドコンピューティング技術のおかげで、ビジネスのためのデータウェアハウジングのコストと難しさは劇的に低下しました。以前は、企業はインフラに多額の投資をしなければなりませんでした。物理的なデータセンターは、クラウドベースのデータウェアハウスとそのツールに取って代わられています。多くの大企業はまだ古いデータウェアハウジングの方法を使用していますが、データウェアハウスが将来機能するのはクラウドであることは明らかです。使用料金ベースのクラウドベースのデータウェアハウジング技術は、迅速で効果的で非常にスケーラブルです。データウェアハウスの重要性現代のデータウェアハウジングソリューションは、データウェアハウスアーキテクチャの設計、開発、および導入の繰り返しのタスクを自動化することで、ビジネスの絶えず変化するニーズに対応しています。そのため、多くの企業がデータウェアハウスツールを使用して徹底的な洞察を獲得しています。以上から、データウェアハウジングが大規模でボイジーサイズの企業にとって重要であることがわかります。データウェアハウスは、チームがデータにアクセスし、情報から結論を導き、さまざまなソースからデータを統合するのを支援します。その結果、企業はデータウェアハウスツールを以下の目標のために使用しています：運用上および戦略上の問題について学ぶ。意思決定とサポートのためのシステムを高速化する。マーケティングイニシアチブの結果を分析し評価する。従業員のパフォーマンスを分析する。消費者のトレンドを把握し、次のビジネスサイクルを予測する。市場で最も人気のあるデータウェアハウスツールは以下の通りです。 Amazon Redshift ビジネス向けのクラウドベースのデータウェアハウジングツールであるRedshiftです。完全に管理されたプラットフォームでペタバイト単位のデータを高速に処理できます。したがって、高速なデータ分析に適しています。さらに、自動の並列スケーリングがサポートされています。この自動化により、クエリ処理のリソースがワークロード要件に合わせて変更されます。オペレーションのオーバーヘッドがないため、同時に数百のクエリを実行できます。Redshiftはまた、クラスタをスケールアップしたりノードタイプを変更したりすることも可能です。その結果、データウェアハウスのパフォーマンスを向上させ、運用費用を節約することができます。 Microsoft Azure MicrosoftのAzure SQL Data Warehouseは、クラウドでホストされる関係データベースです。リアルタイムのレポート作成やペタバイト規模のデータの読み込みと処理に最適化されています。このプラットフォームは、大規模並列処理とノードベースのアーキテクチャ（MPP）を使用しています。このアーキテクチャは、並列処理のためのクエリの最適化に適しています。その結果、ビジネスインサイトの抽出と可視化が大幅に高速化されます。データウェアハウスには数百のMS Azureリソースが互換性があります。たとえば、プラットフォームの機械学習技術を使用してスマートなアプリを作成することができます。さらに、IoTデバイスやオンプレミスのSQLデータベースなど、さまざまな種類の構造化および非構造化データをフォーラムに保存することができます。 Google BigQuery…

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