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QLoRAを使用して、Amazon SageMaker StudioノートブックでFalcon-40Bと他のLLMsをインタラクティブにチューニングしてください

大規模な言語モデル（LLM）の微調整により、オープンソースの基礎モデルを調整して、特定のドメインタスクでのパフォーマンスを向上させることができますこの記事では、Amazon SageMakerノートブックを使用して、最新のオープンソースモデルを微調整する利点について説明します私たちは、Hugging Faceのパラメータ効率の良い微調整（PEFT）ライブラリと、bitsandbytesを介した量子化技術を利用して、インタラクティブな微調整をサポートしています

ユーザーのコンテキストに基づいてアイテムを推奨し、動的にフィルタリングするAmazon Personalize

組織は、ユーザーにカスタマイズされた関連コンテンツを提供するために、知的な推奨ソリューションの開発に時間と労力を継続的に投資しています目標はさまざまです：ユーザーエクスペリエンスの変革、意味のあるインタラクションの生成、コンテンツの消費を促進することなどがありますこれらのソリューションの一部は、過去の相互作用パターンやユーザーの人口統計属性などに基づいて構築された一般的な機械学習（ML）モデルを使用しています

小さなオーディオ拡散：クラウドコンピューティングを必要としない波形拡散

2GB以下のVRAMを持つコンシューマーラップトップとGPUでオーディオ波形拡散を用いてモデルをトレーニングし、音を生成する方法を探索する

機械学習システムにおけるデータ品質の維持

機械学習（ML）の眩しい世界では、洗練されたアルゴリズム、魅力的な視覚化、印象的な予測を考案する魅力に夢中になることは非常に容易です

データサイエンティストの成長を助けるスキル

データサイエンスの学習の初期段階であっても、おそらく入門するために必要なコアスキルについては十分な理解を持っているでしょう統計学の基礎、実務知識などが求められます

データを持っていますか？SMOTEとGANが合成データを作成する方法

合成データは、開発者やデータサイエンティストにとって大きな課題であるAI/MLモデルの訓練に十分でクリーンなデータを持つことを解決することができます

データ変換ツールにおけるAIの展望

人工知能はデータ変換ツールを革新し、効率性、正確性、リアルタイム処理を向上させています

Dropboxが、ゲームチェンジングなAIパワードツールを発表：生産性とコラボレーションの新時代

今日のデジタル世界では、常にデータに圧倒されています。以前に比べて情報がより多く利用可能になっていますが、必要な情報を見つけるのに時間がかかる場合があります。特に、タスクが複数のプログラムに分散している場合は特にそうです。AIとMLの最近の進歩により、わずか数か月で新たな機会の時代が訪れました。機械が読み書きし、私たちと話し、すべての質問に答える未来が、まるで一夜にして現れたのです。しかし、これはAIが生産性をどのように向上させるかの表面に触れるに過ぎません。顧客は、自分たちのために一から構築されたAIが欲しいと明確に示しています。彼らの質問に答え、彼らのデータとビジネスの内容に洞察を提供するAIを求めています。Dropboxチームは、ユーザーがコンテンツを最大限に活用し、生産性を最大化するための新しいAIパワードツール、Dropbox DashとDropbox AIをリリースしました。 Dashは、人工知能によって駆動される包括的な検索エンジンです。Dashを使用すると、Dropboxのコンテンツ、受信トレイ、メッセージ、開いているタブなどを含む検索を行うことができます。Google DocsやSlackなどのアプリにもそれぞれ独自の検索機能があります。Dashは機械学習を中心にしているため、使用するほど改善されます。Dashを使用するほど、自分の検索の習慣を学び、より正確にニーズを予測することができるようになります。 Dashは検索エンジンにとどまらず、コンテンツを「スタック」に整理することもできます。例えば、現在進行中の作業のためのスタックや関連する調査を行ったスタックなどを作成することができます。ユーザーの行動に基づいて、Dashは試すべき他のスタックも推奨することができます。まだ開発中ではありますが、Dropbox Dashは効果的な時間の節約と生産性向上ツールです。 DashにはStart Pageというツールもあります。一元的な検索（Dash）、スタック（進行中の作業）、最近完了したタスクへのクイックリンク、会議の要求によって、日常を効率的に進め、最も重要なことに戻ることができます。 Dropbox Dashの利点の一部は以下の通りです：この方法を使用することで、回答を探すのに時間を無駄にせずに済みます。ドキュメントや情報を探すのにかける時間を減らして、より多くのことを行えます。類似したメディアをまとめて整理することで、秩序を保つことができます。スタック内の最近の活動を表示して、開発の最新情報を把握し続けることができます。コンテンツスタックへの追加の提案を見つけることができます。興味がある場合は、Dropbox Dashのベータテストに参加することができます。https://www.dropbox.com/dash Dropbox AIチームは、ウェブサイトの最も訪れられる領域の1つであるファイルプレビューに人工知能（AI）を実装しています。長文を素早く把握したり、全体をひと通り見ることなく視聴したりすることができます。例えば、契約書や会議の記録をクリックひとつで簡単に要約することができます。山ほどのデータを探し回ることなく、まさに求めているものを見つけることができます。瞬時の回答を得るために質問するのと同じくらい簡単です。そして、まもなくユーザーはDropbox AIをすべてのフォルダとファイルで利用することができるようになります。Dropboxファイルプレビュー用の人工知能は現在ベータ版です。現在、テスト用に選ばれたDropbox Teamsに展開され、米国のすべてのDropbox…

2023年のトップビジネスインテリジェンスツール

トップのビジネスインテリジェンスソリューションは、データの洞察を見つけ、ステークホルダーに効果的に伝えることを容易にします。データは、営業やマーケティングからワークフローと効率性、採用と人事、総合的なパフォーマンスと収益性まで、あらゆるものに対して収集できるため、企業が意味のある洞察を見つけるために大量のデータを見極めることは今まで以上に重要です。しかし、この情報のほとんどは分断されており、専門のビジネスインテリジェンス（BI）ツールの助けを借りてのみ組み合わせることができます。キーパフォーマンスインジケータ（KPI）は、このデータが正確な予測に基づいてビジネスの運営を改善する方法の一つです。多くのプログラムは組み込みの分析機能を提供していますが、その結果をビジネスインテリジェンスシステムにエクスポートすることができます。最高のビジネスインテリジェンスツールは、複雑なデータのプレゼンテーションを簡素化するため、関係者に提示できるインタラクティブな表現に基づいています。以下に、現在市場でトップのビジネスインテリジェンスツールを示します。 actiTIME actiTIMEは、企業の生産性を把握するのに役立つ時間とプロジェクト管理システムです。時間とプロジェクトの進捗状況は、そのサポートによってリアルタイムで監視することができ、予算内および期限内に終了することができます。この透明性とコントロールのレベルにより、管理者はリソースの割り当て、優先順位の設定、タイムテーブルについてよく情報を得て、よく判断することができます。actiTIMEのパフォーマンスデータとトレンドの視覚的表現は、管理者の迅速な状況把握を助けます。このグラフィックは、停滞、非効率性、改善の機会を見つけるのに役立ちます。このデータに基づいて是正措置を講じ、チームがプロジェクトの目標に積極的に取り組んでいることを保証します。 SAS Viya SAS Viyaは、堅牢で柔軟なビジネスアナリティクスプラットフォームであり、データへの簡単なアクセスと洞察に基づく分析を瞬時に提供します。モダンなマイクロサービスアーキテクチャに基づいて構築されたSAS Viyaは、ビッグデータと高度なアナリティクスの複雑さに対応できるようになっており、困難なビジネスの課題を解決し、情報を元にした適切な選択を行うことができます。SAS Viyaは、重要なデータとトレンドのグラフィカルな表現を提供し、分析を迅速化し、意思決定を改善します。報告書、チャート、マップ、ダッシュボードはすべて対話形式で表示されます。さらに、意思決定者の専門知識にかかわらず、意思決定の最適化を支援するために、決定木、シナリオシミュレーション、自動予測も含まれています。 Oracle BI Oracle BIは、ビジネスがより良い意思決定のためにデータを収集し分析するために使用できる包括的なBIツールセットです。高度な分析、レポート作成、ダッシュボードの機能など、さまざまなツールとテクノロジーにアクセスできます。これは、さまざまな業界で活動する企業の要求に合わせてカスタマイズできる堅牢なシステムです。Oracle BIを使用することで、企業はデータをよりよく理解し、生産性を向上させ、未開発の成長の機会を見つけることができます。Oracle BIには、営業プロセスの最適化から顧客行動分析、業績に関する具体的な洞察まで、企業が次のレベルに進むために必要なすべてが備わっています。 Clear Analytics 組織は、堅牢なデータレポートツールであるClear Analyticsを利用して、市場で優位に立つことができます。使いやすいインターフェースと強力な機能により、Clear Analyticsを使用することで、複雑なデータセットを迅速かつ効果的に分析し、トレンドを把握し、データに基づいた意思決定を行うことができます。事前のトレーニングは必要ないというのは、その主な利点の一つです。ほとんどの人にとって既に馴染みのあるExcelの機能を活用することで、Clear Analyticsは、より少ない時間と労力でパワフルなデータ分析機能を提供します。ソフトウェアはMicrosoft…

2023年にAmazonのデータサイエンティストになる方法は？

ほとんどのビジネスは現在、膨大な量のデータを生成し、編集し、管理しています。しかし、ほとんどのビジネスは、収集したデータのすべてを十分に活用する知識を持っていません。このようなシナリオでデータサイエンティストが活躍します。データサイエンティストは、分析的なデータの専門家である新興の分野であり、ビジネスにおいてますます重要な役割を果たしています。Amazonは、魅力的な給与と興味深いキャリアの展望を持つため、データサイエンティストがキャリアを追求するための最高の企業の1つとして認識されています。 Amazonにおけるデータサイエンティストの役割は何ですか？ Amazonのデータサイエンティストの役割と責任は以下の通りです： Amazonのデータサイエンティストの仕事は、ビジネスと技術の専門知識をバランスさせることです。 Amazonのデータサイエンティストの目標は、最も実現可能な目標を満たす効率的に動作するビジネスモデルを開発・向上させる技術の開発です。 Amazonでは、協力的なデータサイエンティストを雇っています。各チームは異なるプロジェクトを完了します。あなたのスキルや専門知識に関係なく、あなたが選んだことにおいて独り立ちしているわけではないことを常に認識する必要があります。データサイエンティストは、統計的および分析的な手法とAIツールを使用して、組織の一部の機能を自動化し、ビジネスに関連する課題に対する賢明な解決策を提供します。データを分析した後、彼らは結果をわかりやすく興味深く提示します。彼らはアルゴリズムを作成して、Alexaが個々の要求やコマンドを理解するためのトレーニングを行い、AIを使用してAmazon Web ServicesのユーザーがカスタマイズされたMLモデルを作成するのに役立ちます。 Amazonデータサイエンティストになるために必要なスキル Amazonのデータサイエンティストになるために必要な主要なスキルは以下の通りです： R、Stata、MATLAB、SQL、Python、C++、Javaなどの関数型プログラミング言語と統計分析パッケージ。組織設定で大規模かつ複雑なデータセットを使用したデータマイニングおよびデータベースの専門知識。分析業務におけるデータの抽出、データ分析、コミュニケーションの実践的な知識。統計学、データ分析、ML、または関連する専攻でPh.D.を持っている候補者、または経済学、コンピュータエンジニアリング、物理学、数学、統計学、または他の関連分野の修士号、または同等の職務経験を持つ候補者が望ましいです。関連スキルを習得する方法 Amazonのデータサイエンティストとして働きたい個人は、修士号やPh.D.の学位に加えて、いくつかの技術スキルにも精通する必要があります。インターネット上のさまざまなコースやプログラムは、特定の分野での専門知識を習得するのに役立ちますが、最適なコースを選ぶことは困難かもしれません。Analytics Vidyaの認定AIおよびML Blackbelt Plusプログラムは、Amazonのデータサイエンティストになるために必要な重要なスキルを習得するのに役立ちます。この素晴らしいプログラムの特徴は以下の通りです： 500時間以上の学習時間 50以上の実世界プロジェクト最新のテクノロジーを使用した包括的なカリキュラム…

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