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スマートインフラストラクチャのリスク評価における人間とAI・MLの協力

「人間の専門知識、AIの洞察、およびMLアルゴリズムをシナジー効果を発揮させることで、より安全で適応性のある都市システムのためのスマートインフラリスク評価が変革されます」

「NVIDIAの収益報告書がAI革命での優位性を明らかに」

近年、AIは技術の進歩の中心であり、イノベーションを促進し、産業を再構築していますグラフィック処理の能力で知られるNVIDIAは、AIの台頭に伴う広範な経済的および技術的な利益の証として高くそびえ立っています彼らの最近の財務報告は、この企業がどれだけ重要な存在になっているかを明らかにしています

データサイエンスのための善 利益を超えて、より良い世界へ

「データ分析の力を活用して企業内でポジティブな変化を起こし、収益性を向上させましょう」

ウェブデータ駆動型製品をスケーリングする際に知っておくべきこと

データ駆動型の製品をスケーリングすることは、ビジネスの成長に役立ちますが、特定の専門知識が必要ですこの記事では、スケーリングの仕組みと、それを行う際に注意すべきことについて学ぶことができます

クラウドコンピューティングはデータサイエンスのワークフローをどのように向上させるのか

クラウドコンピューティングは、データサイエンスのワークフローに必要な効率性、スケーラビリティ、セキュリティを提供しますこれらの利点をここでどのように提供しているかをご覧ください

パーシステントシステムは、Amazon CodeWhispererと共にソフトウェアエンジニアリングの未来を形作っています

グローバルなデジタルエンジニアリングプロバイダーであるPersistent Systemsは、Amazon CodeWhispererとのいくつかのパイロット実験と形式的な研究を実施しましたそれにより、ソフトウェアエンジニアリング、生成AI主導の近代化、責任あるイノベーションなどにおける変化が示唆されましたこの記事では、PersistentのAmazon CodeWhispererの実験から浮かび上がった4つのテーマについて紹介しますそれは私たちが知っているソフトウェアエンジニアリングを変える可能性があります

なぜ私たちはHugging Face Inference Endpointsに切り替えるのか、そしてあなたも切り替えるべきかもしれません

Hugging Faceは最近、Inference Endpointsをリリースしました。これは、彼らが言うように「トランスフォーマーを本番環境で解決する」というものです。Inference Endpointsは、次のことができるマネージドサービスです: Hugging Face Hub上で(ほぼ)任意のモデルをデプロイする 任意のクラウド(AWS、Azure、GCPも近日中に)にデプロイする GPUを含むさまざまなインスタンスタイプで実行する 私たちは、CPU上で推論を行ういくつかの機械学習(ML)モデルを、この新しいサービスに切り替えています。このブログでは、なぜ切り替えるのか、また切り替えを検討する理由について説明します。 これまでの取り組み 私たちがInference Endpointsに切り替えたモデルは、以前は内部で管理され、AWS Elastic Container Service(ECS)上で実行されていました。これにより、コンテナベースのタスクを実行できるサーバーレスクラスターが提供されます。私たちのプロセスは次のようなものでした: GPUインスタンスでモデルをトレーニングする(transformersでトレーニングされたCMLで供給) Hugging Face Hubにアップロードする モデルを提供するためのAPIを構築する(FastAPI) APIをコンテナにラップする(Docker) コンテナをAWS Elastic…

「OpenAIのWebクローラーとFTCのミスステップ」

「OpenAIは、デフォルトでオプトイン型のクローラーを起動してインターネットをスクレイピングする一方で、FTCは不明瞭な消費者の欺瞞調査を追求しています」

あなたのGen AIプロジェクトで活用するための10のヒントとトリック

現在、実際に利用されている生成型AIアプリケーションはあまり多くはありませんここで言っているのは、それらがエンドユーザーによって展開され、活発に使用されていることを意味します(デモ、POC、および抽出型AIは含まれません)生成型AIは…

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