Learn more about Search Results Pi - Page 379

- You may be interested
- 「巨大な望遠鏡が知能化されたメンテナン...
- 「Pandasの結合操作を実行するための長す...
- あなたのプロジェクトに最適な5つのデータ...
- データセットの凝縮の潜在能力を解き放つ...
- ムーバブルインクのCEO兼共同創設者である...
- 「将来的にAIが医療請求の補完をどのよう...
- Gitタグ:それらは何であり、どのように使...
- JuliaでのMS SQL Serverの操作
- 「新時代のAI/MLのためのソフトウェア/ハ...
- 「機械学習評価指標 理論と概要」
- 「再トレーニングの必要なしでモデルのメ...
- 「Scikit-Learnによるアンサンブル学習:...
- 「アマゾン対アリババ:会話型AI巨大企業...
- 「Protopia AIによる企業LLMアクセラレー...
- マイクロソフト ファブリックの紹介
Amazon SageMakerを使用した生成型AIモデルにおいて、Forethoughtがコストを66%以上削減する方法
この記事は、Forethought Technologies, Inc.のエンジニアリングディレクターであるJad Chamounと、同社のシニアMLエンジニアであるSalina Wuと共同執筆されましたForethoughtは、顧客サービスのための先進的な生成AIスイートで、その中核には革新的なSupportGPT™技術があり、顧客サポートライフサイクルを変革し、軽減率を高めるために機械学習を利用しています
AWS Inferentia2は、AWS Inferentia1をベースにしており、スループットが4倍に向上し、レイテンシが10倍低減されています
機械学習モデル(MLモデル)のサイズ、特に生成AIにとって、大規模言語モデル(LLM)やファウンデーションモデル(FM)のサイズは年々急速に増加しており、これらのモデルにはより高速で強力なアクセラレータが必要ですAWS Inferentia2は、LLMや生成AIの推論のコストを下げつつ、より高いパフォーマンスを提供するように設計されましたこの[...]
BrainPadがAmazon Kendraを使用して内部の知識共有を促進する方法
この記事では、Amazon KendraとAWS Lambdaを使用した内部知識共有の構造化方法と、Amazon Kendraが多くの企業が直面する知識共有の障害を解決する方法について説明しています
データ体験の再発明:生成的AIと現代的なデータアーキテクチャを使用して、洞察を解き放つ
現代的なデータアーキテクチャを実装することで、異なるソースからのデータを統合するためのスケーラブルな方法が提供されますインフラストラクチャではなくビジネスドメインによってデータを組織化することにより、各ドメインは自分たちのニーズに合ったツールを選択することができます絶え間ない革新を続けながら、ジェネレーティブAIソリューションによって現代的なデータアーキテクチャの価値を最大化することができます自然言語の機能は、[…]
Amazon TranslateのActive Custom Translationを使用して、マルチリンガル自動翻訳パイプラインを構築します
Deep Learning(D2L.ai)に飛び込むは、深層学習を誰にでもアクセス可能にするオープンソースのテキストブックですPyTorch、JAX、TensorFlow、MXNetで自己完結型のコードを含む対話型Jupyterノートブック、実世界の例、解説図、数学などが特徴ですこれまでに、D2Lは世界中の400以上の大学で採用されています、例えば[...]
Privacy Policy
Who we are Our website address is: http://www.voagi.com. Comments When visitors leave comments on the site we collect the data shown in the comments…
Find the right Blockchain Investment for you
Web 3.0 is coming, whether buy Coins, NFTs or just Coding, everyone can participate.