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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

「過去のデータ、Ray、およびAmazon SageMakerを使用して装置のパフォーマンスを最適化する」

この記事では、Amazon SageMakerを使用してRayのRLlibライブラリを使って、過去のデータのみを使用して最適な制御ポリシーを見つけるためのエンドツーエンドのソリューションを構築します強化学習についてもっと学ぶには、Amazon SageMakerで強化学習を使用するを参照してください

「産業界が音声AIを活用して消費者の期待に応えている方法」

急速な技術の進歩のおかげで、消費者は前例のないほどの便利さと効率性に慣れてきました。スマートフォンを使えば、商品を検索して玄関先に配達してもらうのが今まで以上に簡単になりました。ビデオチャット技術を使えば、異なる大陸に住む友人や家族と簡単につながることができます。音声コマンドのツールを使えば、AIアシスタントが曲を再生したり、電話をかけたり、半径10マイル以内で最高のイタリア料理をおすすめしたりすることができます。AIのアルゴリズムは、ユーザーが次に見たいと思う番組を予測したり、購入前に読む記事を提案したりすることさえできます。そのため、顧客は企業との迅速かつ個別化された対話を期待しています。Salesforceの調査レポートによると、83%の消費者は企業に連絡した際に即座の対話を期待し、73%の消費者は自分たちの独自のニーズと期待を理解してもらいたいと考えています。ほぼ60%の顧客は、自己サービスの機能を使って問題を解決することを望んでおり、顧客サービスを避けたいと考えています。このような顧客の期待に応えることは、スタッフや技術的なニーズを含め、あらゆる業界の企業にとって大きな負担ですが、音声AIが助けになることがあります。音声AIは自然言語を理解し、会話することができるため、従業員の能力を補完しながら、シームレスで多言語対応の顧客対応の機会を生み出すことができます。金融サービス業界では、銀行業務の自己サービスを支援し、レストランでのフードキオスクのアバターを可能にし、医療施設での臨床ノートの転記を行い、公共料金会社の請求支払いを効率化することができます。これにより、あらゆる業界の企業が個別化された顧客体験を提供することができます。銀行と支払いのための音声AI ほとんどの人々は今やデジタルと従来のチャネルの両方を使って銀行サービスにアクセスしており、オムニチャネルの個別化された顧客サポートの需要が生まれています。しかし、高いサポートの需要と高いエージェントの離職率により、多くの金融機関が顧客のサービスとサポートのニーズに追いつくのに苦労しています。一般的な消費者の不満は、複雑なデジタルプロセスの難しさ、有益で容易に利用できる情報の不足、十分な自己サービスのオプションの不足、長い待ち時間、サポートエージェントとのコミュニケーションの困難などがあります。 NVIDIAの最近の調査によると、金融機関のAIの主な活用事例は自然言語処理（NLP）と大規模言語モデル（LLM）です。これらのモデルは、顧客サービスの対話を自動化し、非構造化の金融データを処理して、リスク管理や不正検知からアルゴリズム取引や顧客サービスまで、金融機関全体の事業をサポートするAI駆動の洞察を提供します。銀行は音声対応の自己サービスオプションを提供し、AI搭載の仮想アシスタントで顧客サービスエージェントをサポートすることで、顧客体験を向上させながらコストを抑えることができます。AI音声アシスタントは、金融に特化した語彙や言い換えの技術を学習して、ユーザーの要求を理解してから回答を提供することができます。会話AIソフトウェア企業であるKore.aiは、BankAssistソリューションを小売銀行の400以上のユースケースにトレーニングし、対話型音声応答、Web、モバイル、SMS、ソーシャルメディアチャネルで利用できるようにしました。顧客は音声アシスタントを使って資金を送金したり、請求書を支払ったり、紛失したカードを報告したり、請求の異議を申し立てたり、パスワードをリセットしたりすることができます。 Kore.aiのエージェント音声アシスタントは、ライブエージェントが問題を迅速に解決できるようにするために、パーソナライズされた提案をするのにも役立っています。このソリューションは、顧客処理時間を40%削減することでライブエージェントの効率を向上させ、1回の音声セッションあたりの投資対効果は2.30ドルとなっています。このようなトレンドにより、金融機関は顧客サポートを効率化し、待ち時間を短縮し、より多くの自己サービスオプションを提供し、ローン処理を迅速化し、コンプライアンスを自動化し、話されたコンテンツから洞察を抽出し、全体的な生産性と業務のスピードを向上させるために、音声AIの展開を加速することが予想されます。通信のための音声AI 5Gインフラへの大規模な投資と新しいネットワークの収益化と利益を追及する激しい競争が、通信業界において顧客満足度とブランドロイヤリティの維持が最重要となっています。 400以上の業界プロフェッショナルを対象としたNVIDIAの調査によると、通信業界のAIの主な活用事例はネットワークの運用の最適化と顧客体験の向上です。回答者の73%がAIからの収益増加を報告しました。音声AI技術を使ってチャットボット、コールルーティング、自己サービス機能、およびおすすめシステムを強化することで、通信事業者は顧客のエンゲージメントを向上させ、個別化することができます。 2,200万人以上のユーザーを持つ韓国の携帯通信事業者KTは、LLMを使って韓国語を理解し使用するためにトレーニングされたインテリジェントな音声アシスタント「GiGa Genie」を開発しました。これまで800万人以上のユーザーと対話しています。 GiGA Genie AIスピーカーは、音声コマンドを理解することで、スマートテレビや照明をオンにしたり、テキストメッセージを送ったり、リアルタイムの交通情報を提供したりすることができます。 KTはさらに、1日あたり10万件以上の電話を自律的に処理できるトランスフォーマーベースの音声AIモデルを備えたAIパワードの顧客連絡センターを強化しました。システムの生成AIコンポーネントは、顧客に提案された解決策で自動的に応答し、微妙な質問や解決策については人間のエージェントに転送します。通信会社は、顧客のセルフサービス能力を向上させ、ネットワークのパフォーマンスを最適化し、総合的な顧客満足度を向上させるために、音声AIによる活用を積極的に取り組むことが期待されています。…