Search Results リポジトリ

「Amazon SageMakerを使用して、ファルコンモデルのパフォーマンスを向上させる」

大型言語モデル（LLM）をテキスト生成AIアプリケーションのホスティングするための最適なフレームワークと設定は何ですか？ LLMを提供するための選択肢が豊富であるにもかかわらず、モデルの大きさ、異なるモデルアーキテクチャ、アプリケーションのパフォーマンス要件などにより、この問題に答えることは困難です Amazon SageMaker Large Model Inference[…]

新しいAmazon KendraのWebクローラーを使用して、ウェブにクロールされたコンテンツをインデックス化します

この記事では、ウェブサイトに保存された情報のインデックス化方法と、Amazon Kendraのインテリジェント検索を使用して、内部および外部のウェブサイトに保存されたコンテンツから回答を検索する方法を紹介しますさらに、機械学習によるインテリジェント検索は、キーワード検索があまり効果的ではない、自然言語のナラティブコンテンツを持つ非構造化ドキュメントから質問に対する回答を正確に取得することができます

LLM応募を強化するための最良のツールは、RAGとFinetuningのどちらですか？

「あなたのユースケースに適した方法を選ぶための決定版ガイド」

Natural language processing

「MLOpsを活用した顧客離反予測プロジェクト」

イントロダクションデータサイエンスと聞くと、まず思い浮かぶのはノートブック上でモデルを構築しデータをトレーニングすることです。しかし、実際の世界のデータサイエンスでは、このような状況はありません。実際の世界では、データサイエンティストはモデルを構築し、それを本番環境に展開します。本番環境には、モデルの開発、展開、信頼性の間にギャップがあり、効率的でスケーラブルな運用を実現するために、データサイエンティストはMLOps（Machine Learning Operations）を使用します。MLOpsは本番環境でMLアプリケーションを構築し展開するための手法です。この記事では、MLOpsを使用して、顧客の離反予測プロジェクトを構築し展開します。学習目標この記事では、次のことを学びます：プロジェクトの概要 ZenMLとMLOpsの基礎を紹介します予測のためにモデルをローカルに展開する方法を学びますデータの前処理とエンジニアリング、モデルのトレーニングと評価に入ります。この記事はData Science Blogathonの一部として公開されました。プロジェクトの概要まず、プロジェクトの内容を理解する必要があります。このプロジェクトでは、通信会社からのデータセットを使用します。このデータセットを使用して、ユーザーが会社のサービスを継続するかどうかを予測するモデルを構築します。このMLアプリケーションを構築するために、ZenmMLとMLFlowの助けを借ります。プロジェクトのワークフローは以下の通りです。プロジェクトのワークフローデータ収集データの前処理モデルのトレーニングモデルの評価展開 MLOpsとは？ MLOpsは、開発から展開、継続的なメンテナンスまでのエンドツーエンドの機械学習ライフサイクルです。MLOpsは、機械学習モデルのライフサイクル全体を効率的かつスケーラブルに自動化することで、拡張性、信頼性、効率性を確保します。簡単な例を使って説明しましょう：…

「エンベッドチェーンの実践」

「おそらく、無数の記事で知識豊富なチャットボットの作成について議論されていることでしょうこれらの中には、人気のあるベクトルデータベースを利用してデータ、文書、リンクを振り分ける賢いチャットボットの作成について言及しているものもありますその中でも、Langchainは…」

現代の生成的AIアプリケーションにおけるベクトルデータベースの役割

大規模な生成AIアプリケーションがうまく機能するためには、多くのデータを処理できる良いシステムが必要ですそのような重要なシステムの一つが、ベクトルデータベースですこのデータベースは特別なもので、テキスト、音声、画像、動画などの多様なデータを数値/ベクトル形式で扱いますベクトルデータベースとは何ですか？ベクトルデータベースは、...

僧侶の病気探偵：AI技術を活用した植物健康ガイド

イントロダクション農業は私たちの文明の生命線であり、地球上の数十億人に栄養と食物を提供しています。しかし、この重要な産業は絶え間ない敵、つまり植物の病気に直面しています。これらの微小な脅威は作物に甚大な被害をもたらし、経済損失や食料不足を引き起こします。私たちの農業の遺産を守るカギは、最新の技術が介入する早期の検出と適時の対応にあります。この包括的なガイドでは、強力な機械学習ライブラリであるMonkを使用した植物の病気分類の旅に出ます。この記事の最後までに、人工知能を活用して植物の病気を効果的に特定し、対処するための知識を身につけることができます。では、Monkがどのように私たちに力を与え、植物の病気分類のためのディープラーニングモデルを作成、訓練、最適化するかを探求していきましょう。しかし、技術的な側面に入る前に、この取り組みの重要性とMonkが重要な役割を果たす理由を理解するために舞台を設定しましょう。学習目標 Monkソフトウェア/ライブラリの基本を理解する。ローカルマシンまたは好きな開発環境にMonkをインストールして設定する方法を学ぶ。機械学習における高品質なデータの重要性を探求する。 Monkを使用して、植物の病気の画像データセットを取得、前処理、整理して分類タスクに使用する方法を学ぶ。植物の病気分類に適したディープラーニングモデルアーキテクチャの選択に対する洞察を得る。 Monk内でモデルを設定し微調整する方法を理解する。転移学習における事前学習済みモデルも含む。この記事はData Science Blogathonの一部として公開されました。実践ガイド：Monkによる最初の病気分類モデルの作成このセクションでは、植物の病気分類のためのMonkモデルのステップバイステップのプロセスをご紹介します。機械学習に初めて取り組む方から経験豊富なデータサイエンティストまで、以下の手順に従って植物の病気分類の旅を始めましょう。ステップ1：データ収集この最初のステップでは、植物の病気分類プロジェクトに必要なデータセットを収集します。以下の手順に従ってデータを収集してください：すばらしいPlant Villageのチームがデータセットを収集しました 1. Kaggle APIトークンのアップロード：以下のコードを使用してKaggle APIトークンをアップロードしてください。このトークンは、Kaggleからデータセットをダウンロードするために必要です。…

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「AI ソングカバージェネレーターのトップ10」

「Amazon SageMaker JumpStartで利用可能な自動音声認識のWhisperモデル」

「メタのMusicGenを使用してColabで音楽を生成する」

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