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「2023年9月のベストデータ抽出ツール10選」

現代のデジタル時代では、データはしばしば石油に喩えられますそれは、精製されることでイノベーションを推進し、業務を効率化し、意思決定プロセスを支える貴重な資源ですしかし、データを分析して実践的な洞察に変換する前に、まず多種多様なプラットフォーム、アプリケーション、システムから効果的にデータを入手し抽出する必要があります

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「Azure OpenAIを使用して、会社独自の安全でプライベートなChatGPTを展開しましょう」

「今ごろになって、おそらくChatGPTで機密の会社データを使用するのはあまり良い考えではないことに気付いているかもしれません会社の商業秘密や知的財産の漏洩の可能性は、技術界でも大きな懸念です...」

「5つのステップで始めるSQL」

この包括的なSQLチュートリアルでは、SQL環境の設定から結合、サブクエリ、クエリのパフォーマンス最適化などの高度な概念のマスタリングまで、すべてをカバーしていますステップバイステップの例を使用したこのガイドは、データ管理スキルを向上させたい初心者に最適です

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「Amazon Rekognition、Amazon SageMaker基盤モデル、およびAmazon OpenSearch Serviceを使用した記事のための意味論的画像検索」

デジタルパブリッシャーは、新しいコンテンツをできるだけ迅速に生成し、公開するために、メディアのワークフローを効率化し自動化する方法を常に探していますパブリッシャーは、何百万もの画像を含むリポジトリを持っており、これらの画像を記事間で再利用することで費用を節約する必要がありますこのようなスケールのリポジトリ内で、記事に最も適した画像を見つけることは、時間のかかる繰り返しの手作業であり、自動化することができますまた、リポジトリ内の画像が正しくタグ付けされていることも自動化できます（お客様の成功事例については、Aller Media Finds Success with KeyCore and AWSを参照してください）この記事では、Amazon Rekognition、Amazon SageMaker JumpStart、Amazon OpenSearch Serviceを使用して、このビジネスの問題を解決する方法を示します

「Amazon TextractとAmazon OpenSearchを使用してスマートなドキュメント検索インデックスを実装する」

この投稿では、ドキュメント検索インデックスソリューションを迅速に構築および展開する旅に連れて行きますこのソリューションは、組織がドキュメントから洞察をより効果的に抽出するのを支援します例えば、人事部門では従業員契約の特定の条項を探しているか、財務アナリストでは支払いデータを抽出するために膨大な数の請求書を選別している場合でも、このソリューションは、あなたが必要な情報に前例のない速度と正確さでアクセスできるようにするためにカスタマイズされています

Amazon CloudWatchで、ポッドベースのGPUメトリクスを有効にします

この記事では、コンテナベースのGPUメトリクスの設定方法と、EKSポッドからこれらのメトリクスを収集する例について詳しく説明します

「カタストロフィックな忘却を防ぎつつ、タスクに微調整されたモデルのファインチューニングにqLoRAを活用する：LLaMA2(-chat)との事例研究」

大規模言語モデル（LLM）のAnthropicのClaudeやMetaのLLaMA2などは、さまざまな自然言語タスクで印象的な能力を示していますしかし、その知識とタスク固有の...

「エンタープライズ環境におけるゼロトラストの実装」

「ゼロトラストアーキテクチャは、マイクロセグメンテーション、継続的な認証、およびアイデンティティ管理などの要素を統合し、セキュリティを革新します」

IoTにおける自然なインタラクション MQTTとChatGPTの組み合わせ

知能化されたIoTアプリケーションを作成したいですか？MQTTプロトコルとChatGPTのような自然言語処理アプリを組み合わせることがおすすめです

「OpenAI WhisperとHugging Chat APIを使用したビデオの要約」

イントロダクション建築家ルートヴィヒ・ミース・ファン・デル・ローエが有名になったように、「少ないことがより多い」ということは、要約の意味です。要約は、膨大なテキストコンテンツを簡潔で関連性のある要素にまとめるための重要なツールであり、現代の情報消費スピードに適したものです。テキストアプリケーションでは、要約は情報の検索を支援し、意思決定をサポートします。Generative AI（OpenAI GPT-3ベースのモデルなど）の統合により、テキストから重要な要素を抽出し、ソースの本質を保持したまま意味のある要約を生成するというプロセスが革新されました。興味深いことに、Generative AIの機能は、テキストにとどまらず、ビデオ要約にも広がっています。これには、ビデオから重要なシーン、対話、概念を抽出し、コンテンツの要約を作成することが含まれます。ビデオ要約は、短い要約ビデオを生成したり、ビデオコンテンツの分析を行ったり、ビデオのキーセクションを強調表示したり、ビデオのテキスト要約を作成するなど、さまざまな方法で実現できます。 Open AI Whisper APIは、自動音声認識技術を活用して話された言語を書かれたテキストに変換することで、テキストの要約の正確さと効率性を向上させます。一方、Hugging Face Chat APIは、GPT-3などの最先端の言語モデルを提供します。学習目標この記事では、以下のことを学びます：ビデオ要約の技術について学ぶビデオ要約の応用について理解する Open AI Whisperモデルのアーキテクチャを探索する Open AI WhisperとHugging Chat APIを使用してビデオテキスト要約を実装する方法を学ぶ…

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