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このAIニュースレターはあなたが必要なものです #68

今週は、マルチモーダルの能力を持つ GPT-4 に対抗する候補として、新しいオープンソースのマルチモーダルモデルである LLaVA v1.5 の登場を目撃しましたそれはシンプルな...

「Amazon SageMaker Data Wranglerを使用して、Amazon Personalizeのデータを準備する」

「レコメンドエンジンは、それを準備するために使用されるデータのみならず優れたものです生データをモデルに適した形式に変換することは、エンドユーザーにより良いパーソナライズされたおすすめをするための鍵ですこの記事では、GroupLens研究によって準備されたMovieLensデータセットの準備とインポート方法について解説します」

MailchimpにおけるMLプラットフォーム構築の教訓

この記事はもともと、「MLプラットフォームポッドキャスト」という番組のエピソードでしたこの番組では、ピオトル・ニェジヴィエツとアウリマス・グリチューナスが、MLプラットフォームの専門家たちと一緒に、設計の選択肢、ベストプラクティス、サンプルのツールスタック、そして最高のMLプラットフォームの専門家たちからの実際の学びを話し合っていますこのエピソードでは、ミキコ・バゼリーがMLの構築から学んだことを共有します...

Segmind APIとPostmanを使用した簡単なGenAIアプリの統合

はじめに 人工知能（AI）をアプリケーションに統合することは、ビジネス競争力を維持するためにますます必要になっています。これらのAI機能を追加することで、ユーザー体験が向上し、タスクが自動化され、有益な洞察が提供されます。私たちは多様なGenAIモデルを利用できるため、可能性があります。しかし、AIをアプリに統合することは複雑です。特にGenAIの新しいトレンドでは、まだ多くのプロセスが試行錯誤されています。したがって、ファッションアプリなどの個人用アプリケーションやソフトウェアにGenAIを統合する方法を知りたい場合は、この記事ではSegmind APIとPostmanを使用してGenAIアプリを統合するプロセスを簡素化することを目指しています。 学習目標 SegmindモデルとAPIの理解 SegmindとのGenAI統合APIの理解 Segmind APIとのPostmanの使用 この記事は、Data Science Blogathonの一環として公開されました。 SegmindモデルAPIの理解 SegmindのGenAI APIを包括的に理解するためには、その目的、機能、利点を理解する必要があります。eコマースアプリやファッションデザイン、アニメーション、背景除去、アートワーク、絵画、漫画などの画像認識に関する潜在的なユースケースを強調することができます。利用の容易さに加えて、Segmind AIはWebサイトのAPIとプレイグラウンドを介して利用可能なGenAIモデルを提供しています。この記事ではAPIの推論コールを使用します。利用可能なAPIスクリプトを使用して、タスクに適したモデルを選択することは簡単です。以下は、https://www.segmind.com/models/sd1.5-outpaint/api で利用可能なStable Diffusion 1.5 Outpaintingモデルの例です。 import requests from base64 import…

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