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エンタープライズデータの力を活用するための生成AI：Amazon Kendra、LangChain、および大規模言語モデルによる洞察

広範な知識を持つ大規模言語モデル（LLM）は、ほぼあらゆるトピックについて人間らしいテキストを生成することができますしかし、大量のデータセットでの訓練は、専門的なタスクに対しての利用価値を制限します継続的な学習がなければ、これらのモデルは初期の訓練後に現れる新しいデータやトレンドに無関心ですさらに、新しいLLMを訓練するためのコストも[…]

「ReactJSとChatGPT：ウェブアプリに対話型AIを構築する方法」

Kono burogu de wa, ChatGPT o ReactJS apurikēshon ni tōgō suru koto no kanōsei to riten, soshite sore o okonau hōhō ni tsuite, suteppu…

Segmind APIsを使用した安定した拡散モデルのサーバーレスAPIの活用

紹介現代のソフトウェア開発において、サーバーレスコンピューティングの登場により、アプリケーションの構築と展開の方法が革命されました。利用可能なツールとテクノロジーの中で、サーバーレスAPIは堅牢でスケーラブル、効率的なアプリケーションを作成するためのエンエーブラーとなっています。また、現代のソフトウェアシステムに< a href=”https://www.voagi.com/midjourney-vs-stable-diffusion-ai-image-generators-battle.html”>Stable Diffusionモデルなどの人工知能技術を統合する必要性があるため、これらのサーバーレスAPIを使用する能力は有用です。本記事では、サーバーレスAPIの概念を探求し、AIおよび機械学習システムのリーディングカンパニーであるSegmindが提供する幅広いサーバーレスAPIをプロジェクトに統合する方法について説明します。学習目標現代のアプリケーション開発におけるサーバーレスAPIの理解 SegmindのサーバーレスAPIとその応用の習得 SegmindのAPIをNode.jsとPythonで使用する方法の学習 APIに関連するセキュリティ上の問題に対処するこの記事は、データサイエンスブロガソンの一部として掲載されました。サーバーレスAPIの理解 SegmindのサーバーレスAPIに入る前に、サーバーレスAPIとは何か、なぜ現代のソフトウェア開発において画期的な存在なのかについて理解しましょう。サーバーレスAPI：簡潔な歴史サーバーレスAPIは、オンライン取引を容易にするために設計されたアプリケーションプログラミングインタフェースの一形態であり、開発者が外部サービスとのやり取りを行う方法を変革しました。従来、開発者は特定のタスク（例：支払い処理、マッピングサービスなど）のためにゼロから関数を構築する必要がありました。このアプローチはしばしば時間がかかり、リソースが多く必要でした。サーバーレスAPIは異なります。支払い認証、マッピング、天気データなど、目的を果たすための小型アプリケーションのようなものです。革新的な点は、これらのAPIがサーバーレスバックエンドによって動作することで、開発者は物理サーバーの管理やサーバーメンテナンスの複雑さを心配する必要がなくなったということです。サーバーレスAPIの利点は何ですか？サーバーレスAPIの利点は多岐に渡ります：サーバー管理が不要：サーバーレスAPIなら物理サーバーの管理の手間をかけることなく、新しいAPIやアプリケーションの開発に集中することができます。これにより、開発リソースの効率的な活用が可能になります。スケーラビリティ：サーバーレスAPIはスケーラブルであり、ユーザーの需要の急増にも問題なく対応することができます。オンデマンドのスケーラビリティにより、トラフィックの増加時でも一貫したユーザーエクスペリエンスを提供します。レイテンシーの低減：サーバーレスAPIはオリジンサーバーにホストされ、そこからアクセスされます。これにより、レイテンシーが低減し、アプリケーションの全体的なパフォーマンスと応答性が向上します。これは、Stable DiffusionやLarge Language Models（LLM）などの大規模モデルにも有用です。これはSegmindのサーバーレスAPIからも利益を得られます。…

(Juriya o ukeireru shoutaijou)

ジュリアはジェネラルパーパース、ダイナミック、ハイパフォーマンスで高レベルなプログラミング言語で、ジャストインタイムコンパイルされますメジャーな1.0リリースは最近されました

「2023年の写真とビデオのための10のAIディープフェイクジェネレーター」

AIのディープフェイク生成器や人工知能を使用したソフトウェアツールを使うと、言ったりしたこともしなかったこともない人々のビデオや音声の録音が作成できます。このために、ターゲットとなる個人の実在するメディアの大量のコレクションを使ってニューラルネットワークがトレーニングされます。ウェブは個人を認識し、その外見、話し方、行動を模倣するようにトレーニングされます。 AIのディープフェイク生成器には、さまざまな良い使い方と悪い使い方があります。コメディ動画や教材を作るために使用することもできます。以下は、写真やビデオのためのいくつかのAIのディープフェイク生成器です。 Zao 私たちのトップピックはZaoで、映画での顔の置き換えにおいて非常に優れた性能を発揮しています。このソフトウェアでは、コンピュータビジョンを使用してビデオから自動的に顔を抽出します。ユーザーはギャラリーやビデオフィードから顔を選び、Zaoを使用して簡単にセルフィービデオに組み込むことができます。Zaoは、洗練されたトラッキングとスムージングの技術によって可能になるリアルな顔の入れ替え能力で注目されています。このソフトウェアは、ユーザーが頭を動かしたり照明が変わったりしても信頼性があります。ユーザーは多くの有名人、架空のキャラクター、ミームテーマのクローンテンプレートにアクセスできます。Zaoは、特にモバイルデバイス上でのディープフェイク体験の専門的な使いやすさによって際立っています。 Reface 顔の交換や変形において、Refaceは最も優れたディープフェイクツールの一つとなっています。シンプルなデザインと高速なレンダリング時間が人気を集めています。Refaceは、ユーザーがターゲットとなる顔を選び、それをビデオにスムーズに挿入することを簡単にします。アラインメントが完璧でなくても、結果の品質は優れています。Refaceのユーザーは、様々な有名人の顔のテンプレート、GIF、バイラルなミームを選ぶことができます。自動的なスムージングにより、効果の変動が抑えられます。また、ユーザーはAIを利用してお気に入りの有名人の姿をセルフィーに重ねることで、風刺画を思わせるような結果を生み出すことができます。Refaceは、精密な手動コントロールが必要な特殊なアプリケーションには欠けているものの、驚くほどの速さとシンプルさにより、人気のある選択肢となっています。無料版には広告がありますが、基本的なディープフェイキングの機能を必要とする個人にはリーズナブルな価格で提供されています。 Deep Face Lab データサイエンティストのIPerovがキュレーションするDeep Face Labは、説得力のある顔の入れ替えを実現するために最新のアルゴリズムを使用しています。ユーザーは幅広い手動設定を提供され、ディープフェイクを細かく調整することができます。このツールは、GANのトレーニングに加えて、マルチターゲットフィルムの処理、カラーコレクション、スタビライゼーション、音声クローニングなどを扱う能力が特に印象的です。バッチ処理を可能にする自動化機能により、顔をシームレスに複数のフォルダやビデオコレクション全体に置き換えることができます。豊富なGitHubコミュニティは、DeepFaceLabサービスを改善するために新しいモデルやチュートリアルを絶えず追加しています。ただし、その複雑さやユーザーが追加のライブラリをダウンロードしたり設定を変更する必要があるため、DeepFaceLabは初心者には理想的ではありません。この複雑なプログラムをマスターするために時間と努力を惜しまないビデオ編集者は、説得力のあるディープフェイクを作成することができます。 Avatarify ZoomやSkype、Google Meetなどのサービスで使用するために、Avatarifyはリアルタイムのディープフェイクフェイシャルフィルターを提供します。このソフトウェアは、ブラウザでディープラーニングモデルを実行するための新しいWebGLの実装を使用しています。ユーザーが操作するための顔を選び、アプリにカメラへのアクセスを許可すると、Avatarifyはライブビデオフィード上にカスタマイズされた顔のアニメーションをシームレスに重ねることができます。この楽しいインタラクティブな機能により、ユーザーはライブ通話中にミームの顔や有名人のルックを作成することができます。ブラウザ互換性のおかげで、配布は簡単です。ただし、Avatarifyを使用するにはPythonとNode.jsが必要です。性能はパワフルでないシステムでは不安定になる可能性があります。現在でも、Avatarifyはオンラインビデオチャットや放送で使用するための最も広く利用可能なディープフェイクツールの一つです。これはコミュニティによるオープンソースの取り組みです。 Deep Nostalgia Deep Nostalgiaで使用される深層学習アルゴリズムにより、以前は静止画であった画像に表情の動きが生まれます。ユーザーからの顔の写真を受け取ると、Deep Nostalgiaは自動的にその人がまばたきをしたり笑ったり回ったりするGIFシーケンスを生成します。実用性には限りがありますが、Deep Nostalgiaはビンテージ写真に新たな息吹を与える能力から有名になりました。このアプリの魅力は、歴史的な写真や大切な人々の写真を生き返らせ、鑑賞者に強い感情を引き起こすことができる点にあります。アプリの機能はシンプルです：ユーザーは、自分の顔が見える画像をアップロードする必要があります。MyHeritageの人気は、クラウドベースの処理サービスの利便性と低コストに一部起因しています。結果の品質は比較的基本的であり、同じテンプレートの動きが繰り返し使用されることが多いです。Deep Nostalgiaにはソーシャル機能や手動コントロールの余地、個人化の余地はありません。いずれにせよ、Deep Nostalgiaはユーモアのあるアプローチでヴィンテージの画像にノスタルジアを追加したい人々にとって有益なツールです。 Wombo…