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「Amazon Titanを使用して簡単に意味論的画像検索を構築する」

デジタル出版社は、品質を損なうことなく、新しいコンテンツを迅速に生成・公開するために、常にメディアワークフローを効率化・自動化する方法を探し続けていますテキストの本質を捉えるために画像を追加することは、読む体験を向上させることができます機械学習技術を使うことで、そのような画像を発見することができます「印象的な画像は...」

「SageMakerキャンバスモデルリーダーボードを使用して、高度な設定を持つ機械学習モデルを構築し、評価します」

「Amazon SageMaker Canvas は、アナリストや市民データサイエンティストが、自身のビジネスニーズに合わせた正確な機械学習（ML）の予測を生成するためのノーコードの作業スペースです今日から、SageMaker Canvas は、アンサンブルまたはハイパーパラメータの最適化といった高度なモデルビルドの設定、トレーニングと検証データの分割比率のカスタマイズなどをサポートしています」

大規模に基礎モデルをトレーニングするためのAmazon SageMaker HyperPodの紹介

基盤モデル（FMs）の構築には、数十億から数千億のパラメータを持つモデルを大量のデータで訓練するために、大規模なクラスタの構築、維持、最適化が必要ですモデルのトレーニングの進行状況を数日または数週間失わずに、障害や環境変化に対応できる堅牢な環境を構築することは、運用上の課題です

「サティスファイラボのCEO兼共同創設者、ドニー・ホワイト- インタビューシリーズ」

2016年に設立されたSatisfi Labsは、会話型AI企業のリーディングカンパニーです早期の成功は、ニューヨーク・メッツ、メイシーズ、全米オープンとの協力により、ウェブサイトでは得られなかった情報への簡単なアクセスを可能にしましたドニーはブルームバーグで15年間働いた後、スタートアップの世界に足を踏み入れ、コーネル大学でMBAを取得しました[...]

AIが統合セールスチームにより高速かつ高生産性で契約を締結することを可能にしています

過去10年間で、製品開発と市場参入戦略の風景は、根本的な変革を遂げました10年前、製品と市場参入モデルは単純さと直線性を特徴としていました製品ロードマップは、ターゲットオーディエンスの変化するニーズに対応するために定期的な更新アプローチを採用していました一方、マーケティング...

「驚くほど速い、コード不要のPython Foliumマップと素晴らしいGPT-4プロンプト」

慎重なGPT-4の促進により、複雑なデータの視覚化問題（地図作成を含む）は、数分で解決できるようになります例えば、私たちはGPT-4を利用してPythonコードを作成することができます

ピザの味を最大限に引き出すために

多くの人々はピザが好きで、辛いものやヴィーガン、ベジタリアン、ペスカタリアン、肉食、マキャヴェリアン、あるいはシンプルなチーズ好きなど、さまざまな好みがあります考えてみてください...

ダックAIは、DuckTrackを紹介します：マルチモーダルコンピュータインタラクションデータコレクター

ユーザーの相互作用の正確で精密なトラッキングは、コンピューターエージェントの機能を進化させる上で重要な基盤となります。このタスクは、インテリジェントシステムの開発とトレーニングにおいて中心的な役割を果たしています。認知プロセスを模倣し、独立して業務を実行することを目的としたこれらのシステムの効果は、ユーザーの相互作用の慎重な調査と体系的な記録に依存しています。ダックAIの研究者は、コンピューターエージェントが収集されたデータに適切に訓練されるように、さまざまな入力を正確に記録するためのDuckTrackを開発しました。DuckTrackは、主要なオペレーティングシステムと互換性のある使いやすいデスクトップアプリを通じて、マウス、キーボード、画面のビデオ、および音声データを同期して収集します。さらに、DuckTrackはコミュニティデータ収集イニシアチブを開始しました。このオープンソースの取り組みでは、さまざまなコンピューターの相互作用データの収集に参加する貢献者を募集しています。 DuckTrackは、すべての主要なオペレーティングシステムでスムーズに動作し、Pythonで作成されています。 DuckTrackの機能概要には、マウスおよびキーボードアクションの正確で精密な記録と再生の能力が示されています。リサーチャーは、画面の録画をOBSと統合することで、その汎用性をさらに向上させると述べています。 DeepTruckでは、描画タスクにおいて構造的類似性指数（SSIM）は常に0.9を超えています。各イベントは、市場に存在する既存のトラッカーよりも低い誤差範囲で0.03ms ± 0.4msで記録されています。 DuckTrackは、パフォーマンスメトリックにおいて卓越したコミットメントを示しており、最高のトラッキングおよび再生ソリューションを求めるユーザーにとって信頼性のある選択肢となっています。しかし、DuckTrackにも一定の制限があります。再生時にダブルクリックやトリプルクリックをリアルに再現することは現実的には難しく、これらのアクションの正確性に影響を与えます。さらに、DuckTrackはトラックパッドのジェスチャーを記録することができず、ゲームなどの生の情報を含むシナリオで入力をキャプチャする際に制限があります。開発者たちは、これらの制限に対処し、コミュニティとの関与を継続することでDuckTrackの能力を向上させるために積極的に取り組んでいます。リサーチャーは、M2 Pro MBP 14（macOS Sonoma 14.0を実行）、Intel i7-10510U System76 Lemur Pro 9（PopOS！…

「Amazon SageMaker ClarifyとMLOpsサービスを使用して、LLM評価をスケールで運用化する」

ここ数年、大規模言語モデル（LLM）は類稀なる能力を持ち、テキストの理解、生成、操作が可能な優れたツールとして注目されてきましたその潜在能力は、会話エージェントからコンテンツ生成、情報検索まで広範囲にわたり、あらゆる産業を革新する可能性を秘めていますしかし、この潜在能力を生かす一方で、責任ある利用と...

「データサイエンスを学ぶのにどれくらいの時間がかかるのか？」

はじめにデータサイエンスは、テック市場で最も価値のあるスキルの一つとなっています。データサイエンスの進化以前では、数百万のテストケースのデータの処理には最大で11〜12年かかることもありました。しかし今では、わずか数ヶ月、時には数週間で完了することもあります！では、データサイエンスを学ぶのにどれくらいの時間がかかるのでしょうか？驚くべきことに、わずか1年でデータサイエンティストになることができます。学習のペースと一貫性によって異なります。データサイエンティストになるまでにかかる目安の時間と、なぜデータサイエンティストになるべきかについて見ていきましょう。なぜデータサイエンスのキャリアを選ぶべきか機械学習とAIは、絶えず進化するテクノロジーの世界のおかげで世界を席巻しています。2026年までに、データサイエンス市場の収益は3229億ドルに達すると推定されています。ビジネスにおけるテクノロジー、ビッグデータ、MLアルゴリズムの急速な採用により、データサイエンスは急成長しています。 BLS（労働統計局）によると、データサイエンティストの平均給与は約10万ドルです。数多くのキャリアの機会があり、データアナリスト、データサイエンティストなど、スキルに応じた高い給与を得ることができます。データサイエンティストになるにはどれくらいの時間がかかるのかデータサイエンティストになる道は、それぞれの個人によって異なることがあります。具体的なトピックに月を分ければ、12ヶ月でデータサイエンスを学ぶことができます。一貫した努力と学習意欲があれば、誰でも1年でデータサイエンスの技術を習得することができます。ただし、学習のカーブは一貫性とデータサイエンスを学ぶために費やす時間によって異なります。データサイエンスの事前知識を持つ個人は、比較的短い時間でデータサイエンスを修得することがあります。 12ヶ月以内にデータサイエンスの基本的な概念と複雑な概念を学んでいきましょう。毎月のコンテンツのブループリントを使用して、データサイエンスを学ぶのにどれくらいの時間がかかるか見てみましょう。 1ヶ月目：データサイエンスツールキット基本的なデータサイエンスツールを使って、データサイエンティストになるための旅を始めましょう。PythonやNumPy、Panda、Matplotlib、Seabornなどのライブラリを学ぶことで、データサイエンスの基礎を築くことができます。 2ヶ月目：データの可視化強固な基盤を築いた後、データサイエンティストになるための次のステージに進み、データの可視化の技術を習得していきます。Tableauなどのデータ可視化ツールや、グラフや分布マップのプロット技術に慣れることができます。また、SQLの学習も新たなスタートを切ることになります。 3ヶ月目：データの探索 3ヶ月目は、隠れたデータを活用したデータの探索に焦点を当てています。データの探索とは、重要な洞察を持つ形で情報データを示すことを指します。この月には、探索的データ分析（EDA）を用いてデータの探索方法を学ぶことができます。また、データサイエンティストに必要な統計の基礎も学ぶことができます。 4ヶ月目：機械学習の基礎とストーリーテリングの技法この月は、機械学習の魅力的な世界への冒険が始まります。機械学習の基礎を学び、技術用語や技法に慣れることができます。また、構造化思考の助けを借りてストーリーテリングの技法を習得することができます。 5ヶ月目：高度な機械学習 5ヶ月目からは、スキルを高めるための高度な機械学習アルゴリズムを学ぶことになります。この月には、特徴エンジニアリングやテキストや画像との作業方法について学ぶことができるでしょう。月6：非監督学習この月では、非構造化および未ラベル化データを扱う方法を学びます。PCA、クラスタリング、K-Means、異常検知などの非監督学習アルゴリズムを使用して、非構造化データを処理する方法を学びます。最終的に、プロジェクトの世界に足を踏み入れることができます。月7：レコメンデーションエンジンレコメンデーションシステムは、Netflix、YouTube、Zomatoなどによる正確なレコメンデーションの基盤です。第7月では、さまざまなレコメンデーション手法の基礎とレコメンデーションエンジンの構築方法について学びます。また、刺激的なプロジェクトをさらに展開します。月8：時系列データの取り扱い…

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