Search Results OPT

「SnapLogicがAmazon Bedrockを使用してテキストからパイプラインアプリケーションを構築し、ビジネスの意図を行動に変換します」

この投稿は、SnapLogicのChief ScientistであるGreg Benson、Sr. Product ManagerであるAaron Kesler、Enterprise Solutions ArchitectであるRich Dillと共同で執筆されました多くのお客様がAmazon BedrockとAmazon CodeWhisperer上で生成型AIアプリを構築し、自然言語に基づくコードアーティファクトを作成していますこのユースケースでは、大規模な言語モデル（LLM）がどのようにして[…]を行っているかを強調しています

アイドルアプリの自動シャットダウンを使用して、Amazon SageMaker Canvasのコストを最適化する

『Amazon SageMaker Canvas』は、豊富なノーコードの機械学習（ML）と生成型AIのワークスペースで、視覚的かつノーコードのインターフェースを通じて、世界中のお客様が既存および新たな課題を解決するためにML技術をより簡単に採用できるようにしましたこれは、MLワークフローを終端までカバーしており、強力なデータの検索が必要な場合でも、[…]

「アマゾンベッドロックを使った商品説明の自動生成」

今日の常に進化するeコマースの世界では、魅力的な製品の説明の影響は過小評価できませんそれは潜在的な訪問者を支払いをする顧客に変えるか、競合他社のサイトにクリックして離れてしまう決定的要因になるかもしれません膨大な数の製品にわたる説明の手動作成は、労働集約的なものです...

「Amazon SageMaker Studioを使用してBMWグループのAI/MLの開発を加速」

この記事は、BMWグループのマルク・ノイマン、アモール・シュタインベルク、マリヌス・クロメンフックと共同で執筆されましたBMWグループは、ドイツ・ミュンヘンに本社を置き、世界中で149,000人の従業員を擁し、15カ国にわたる30を超える生産・組み立て施設で製造を行っています今日、BMWグループは世界のプレミアム自動車メーカーのリーディングカンパニーです

ID対マルチモーダル推奨システム：転移学習の視点

この記事は、移転可能な推薦システムの開発状況と代表的な作業（IDベース、モダリティベース、および大規模言語モデルベース）についてレビューしています

エアライン事業で情報とモデルを明らかにして、明らかにスムースに動作するようにモニターする

イントロダクション訓練と評価でパフォーマンスの良いモデルが、本番環境で悪化するという挫折感を経験したことがありますか？これは本番フェーズでよくある課題ですが、そこでEvidently.aiという素晴らしいオープンソースのツールが登場し、私たちのMLモデルを観察可能にして監視しやすくします。このガイドでは、本番環境でのデータとモデルのパフォーマンスの変化の背後にある理由と、実装するために必要なアクションについて取り上げます。また、このツールをStreamlit予測アプリと統合する方法も学びます。素晴らしい旅を始めましょう。この記事はデータサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。必要な前提条件 1) リポジトリのクローン git clone "https://github.com/VishalKumar-S/Flight-Delay-Prediction-and-live-Monitoring-with-Azure-Evidently-and-Streamlit-with-MVC-Architecture.git" 2) 仮想環境の作成とアクティベート # 仮想環境を作成するpython3 -m venv venv# プロジェクトフォルダで仮想環境をアクティベートするsource venv/bin/activate # このコマンドはrequirements.txtファイルにリストされているPythonパッケージをインストールします。pip install -r requirements.txt 4)…

「データサイエンスにおけるリモートワーク：メリットとデメリット」

この記事では、データサイエンスにおけるリモートワークの潜在的な課題と落とし穴について探究しました

Career Advice

「起業家にとって最も優れたChatGPTプロンプト20選」

「起業家の世界では、迅速さと革新性が重要視される中、ChatGPTのようなツールは、起業家が課題や機会に取り組む方法を革新していますChatGPTは、効率性、創造性、戦略的な深みを高めたい起業家にとって、多目的なパートナーですアイデアの発案から顧客エンゲージメントまで、ChatGPTの高度な言語能力は、潜在的な優位性を提供します」

「Pythonを使って現実世界のデータにおけるべき乗則の検出」

ここでは、最大尤度法を使用して実証データからパワーローを検出する方法を説明しますPythonのサンプルコードも含まれています

自動チケットトライアジによる顧客サポート効率の向上

イントロダクション顧客サポートの世界では、効率と迅速さが極めて重要です。OpenAIのGPT-3.5などの大規模言語モデル（LLMs）を活用することで、顧客サポートのプロジェクト最適化に独自の視点をもたらすことができます。本記事では、LLMsを使用してチケットの分類を自動化し、顧客サポートチームにシームレスで効率的なソリューションを提供する方法について探求します。さらに、このプロジェクトの実装例を示すために実践的なコード実装も紹介します。学習目標大規模言語モデルの基本的な概念と、プロジェクト管理のさまざまな側面での最適化方法を学びます。感情に基づくチケットの分類や自動コードコメントなど、特定のプロジェクトシナリオを通じて、LLMsの多様な応用に対する洞察を得ます。 LLMsをプロジェクト管理プロセスに統合する際のベストプラクティス、潜在的な課題、考慮事項について、効果的かつ倫理的なLLMsの活用を確保する方法を探究します。この記事はデータサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。プロジェクトのための大規模言語モデル最適化（LLMOPs）プロジェクトのための大規模言語モデル最適化（LLMOPs）は、プロジェクト管理におけるパラダイムシフトを表します。先進の言語モデルを活用して、プロジェクトライフサイクルのさまざまな側面を自動化し向上させるものです。出典：Square Space 自動プロジェクト計画とドキュメンテーション参照：「Generative Pretrainingによる言語理解の改善」（Radford et al., 2018） OpenAIのGPT-3などのLLMsは、自然言語の理解においてその威力を示し、自動的なプロジェクト計画を可能にします。テキスト入力を分析して包括的なプロジェクト計画を生成し、計画フェーズでの手作業の努力を削減します。さらに、LLMsは動的なドキュメンテーションの生成に寄与し、人間の介入を最小限に抑えてプロジェクトドキュメンテーションを最新の状態に保つことができます。コードの生成と最適化参照：「深層双方向トランスフォーマーの言語理解のためのBERTの事前トレーニング」（Devlin et al., 2018）大規模言語モデルは、高水準なプロジェクト要件の理解とコードスニペットの生成において優れた能力を示しています。LLMsを使用したコードの最適化に関する研究では、これらのモデルが仕様に基づいてコードを提供し、既存のコードベースを分析して非効率を特定し、最適化された解決策を提案することが探究されています。…

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