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「アメリカのトップ10のデータサイエンススタートアップ企業」

データサイエンスは有望な分野として浮上しています。人間社会を革新する能力の理論的な予測を超えて、数多くのスタートアップがその莫大な潜在能力を示すために進出してきました。この記事では、アメリカのトップデータサイエンスのスタートアップを紹介しています。 アメリカのトップデータサイエンスのスタートアップ スタートアップ名 資金調達額 年数 検索の成長 Logz.Io $121.9M (シリーズE) 9 ピーク Featurespace $107.9M (助成金) 15 ピーク Zencity $51.2M (シリーズ未定) 8 急増 ComplyAdvantage $108.2M (シリーズC)…

デブセコプス：セキュリティをデブオプスのワークフローに統合する

この包括的なガイドでは、DevSecOpsの原則、利点、課題、実世界での使用例、およびベストプラクティスについて詳しく説明します

「ジェネレーティブAI（2024）の10の重要ポイント」

「2023年、生成AIの世界に飛び込み、その応用、影響、そして将来の課題についての洞察を得ましょう」

「スノーフレーク vs データブリックス：最高のクラウドデータプラットフォームを作るために競争する」

「最高のクラウドデータプラットフォームの競争に参加したいですか？SnowflakeとData Bricksの違いを見てみてください」

「Retrieval Augmented GenerationとLangChain Agentsを使用して、内部情報へのアクセスを簡素化する」

この投稿では、顧客が内部文書を検索する際に直面する最も一般的な課題について説明し、AWSサービスを使用して内部情報をより有用にするための生成型AI対話ボットを作成するための具体的なガイダンスを提供します組織内に存在するデータのうち、非構造化データが全体の80％を占めています[...]

「データサイエンスのワークフローをマスターする」

「定義からコミュニケーションまで、成功するデータサイエンスのワークフローを6つのステージで自信を持って進めるためのガイドです！」

Amazon SageMakerで@remoteデコレータを使用してFalcon 7Bやその他のLLMを微調整する

今日、生成型AIモデルはテキスト要約、Q&A、画像やビデオの生成など、さまざまなタスクをカバーしています出力の品質を向上させるために、n-短期学習、プロンプトエンジニアリング、検索補完生成（RAG）およびファインチューニングなどの手法が使用されていますファインチューニングにより、これらの生成型AIモデルを調整して、ドメイン固有の改善されたパフォーマンスを達成することができます

「Amazon SageMakerは、個々のユーザーのためにAmazon SageMaker Studioのセットアップを簡素化します」

今日は、Amazon SageMakerの簡素化されたクイックセットアップエクスペリエンスの提供をお知らせいたしますこの新機能により、個々のユーザーはデフォルトのプリセットでAmazon SageMaker Studioを数分で起動することができますSageMaker Studioは、機械学習（ML）のための統合開発環境（IDE）ですMLプラクティショナーは、データの準備からモデルの構築まで、すべてのML開発ステップを実行することができます

ファイル共有を簡単にする

最近、データ共有の問題が再び発生し、私は共有フォルダと一緒に作業するための方法を設計する良いタイミングだと思いました私は独立したGIScienceの専門家として働いており、頻繁に...

「人工知能を用いたIoTセキュリティの強化に向けた包括的アプローチ」

「AIを活用したソリューションでIoTセキュリティを変革しましょうデジタルトランスフォーメーションにおけるエンドツーエンドの保護のため、潜在的な脅威からデバイスを守ります」

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