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AWSにおける生成AIとマルチモーダルエージェント：金融市場における新たな価値を開拓するための鍵

マルチモーダルデータは、市場、経済、顧客、ニュースおよびソーシャルメディア、リスクデータを含む、金融業界の貴重な要素です金融機関はこのデータを生成し、収集し、利用して、金融業務の洞察を得たり、より良い意思決定を行ったり、パフォーマンスを向上させたりしますしかし、マルチモーダルデータには複雑さと不足に起因する課題があります

このAIニュースレターは、あなたが必要とするすべてです＃65

今週のAIでは、AI規制に関する進展がありましたエロン・マスクやマーク・ザッカーバーグなどのテックリーダーが60人以上の上院議員とAIについて話し合いましたが、彼らは皆同意しました-

「医療AIの基礎モデル」

「私たちはPLIPという医療AIの基盤モデルを説明しますPLIPは病理学のAIタスクをサポートするために構築されたビジョン言語モデルです」

「AIにおけるプロダクションシステムとは何ですか？例、動作方法、その他」

AIプロダクションシステムは意思決定の基盤です。これらのシステムは、製造ルールによって複雑なタスクを自動化し、データを効率的に処理して洞察を生成します。これらは、グローバルデータベース、製造ルール、制御システムから構成される知識集約型のプロセスを容易にする役割を果たします。その主な特徴は、シンプルさ、モジュラリティ、適応性、修正可能性です。AIプロダクションシステムは、前方推論や後方推論などの制御戦略に基づいて、その特性に応じてさまざまなタイプに分類されます。AIにおけるプロダクションシステムの理解は、AIの潜在能力を活用し、機械学習と統合し、展開時の倫理的な考慮事項に対処するために重要です。プロダクションシステムの構成要素 AIプロダクションシステムの構成要素は、次の3つの要素から成り立ちます：グローバルデータベース：グローバルデータベースはシステムのメモリとして機能し、操作に関連する事実、データ、知識を格納します。これは製造ルールが情報を参照して適切な意思決定を行い、結論を導くためのリポジトリです。製造ルール：製造ルールはシステムの中核となる論理を形成します。これらは、意思決定を行う際にシステムが従うためのガイドラインのセットです。これらの規則は、さまざまな入力や状況に対するシステムの反応を定義します。制御システム：制御システムは製造ルールの実行を管理します。ルールが適用される順序を決定し、効率的な処理とシステムのパフォーマンスの最適化を確保します。 AIにおけるプロダクションシステムの特徴 AIプロダクションシステムは、自動化された意思決定や問題解決のための多様で強力なツールとなるいくつかの重要な特徴を備えています：シンプリシティ：プロダクションシステムは、ルールのエンコードと実行を簡単に行う方法を提供します。これにより、開発者やドメインの専門家にとってアクセスしやすくなります。モジュラリティ：これらのシステムはモジュール化されたコンポーネントから構成されており、ルールの追加、削除、または変更を行うことなくシステム全体に影響を与えずに行うことができます。このモジュラリティは柔軟性とメンテナンスの容易さを向上させます。修正可能性： AIプロダクションシステムは非常に適応性があります。ルールは広範囲の再設計なしで更新や置換ができるため、システムが最新の要件に合わせて調整され、進化し続けることができます。知識集約型：これらのシステムは知識豊富なタスクの処理に優れています。包括的なグローバルデータベースに依存しています。適応性： AIプロダクションシステムは新しいデータやシナリオに動的に適応することができます。この適応性により、システムを持続的に改善することができます。 AIにおけるプロダクションシステムの分類 AIプロダクションシステムは、次の4つの一般的な分類に分類されます：単調プロダクションシステム：…

データレイクのためのデータバージョンコントロール：大規模な変更の処理

「大量の情報を効率的に管理することは、世界中の企業にとって重要な課題となっている、絶えず進化するビッグデータの世界でデータ湖が巨大なデータセットを格納し処理するための選好される解決策として注目されるにつれて、効果的なデータバージョン管理メカニズムの必要性がますます明らかになります...」

自己対戦を通じてエージェントをトレーニングして、三目並べをマスターする

あぁ！小学校！これは私たちが識字、算数、そして最適な○×ゲームのプレイなど、貴重なスキルを学んだ時期です友達と○×ゲームをプレイする時、相手に勝たれずに…

「Amazon SageMakerを使用して、Rayベースの機械学習ワークフローをオーケストレーションする」

機械学習（ML）は、お客様がより困難な問題を解決しようとするにつれて、ますます複雑になっていますこの複雑さはしばしば、複数のマシンを使用して単一のモデルをトレーニングする必要性を引き起こしますこれにより、複数のノード間でタスクを並列化することが可能になり、トレーニング時間の短縮、スケーラビリティの向上、[…] などがもたらされます

「AIを活用したツールにより、3Dプリント可能なモデルの個別化が容易になります」

Style2Fabを使用することで、メーカーは補助具などの3Dプリンタで作成可能なオブジェクトのモデルを迅速にカスタマイズできますが、機能に支障をきたしません

「視覚化された実装と共に、Graph Attention Network（GAT）の解説」

グラフニューラルネットワーク（GNN）の理解は、トランスフォーマーがオープングラフベンチマークからのようなグラフ問題に取り組むことが増えるにつれてますます重要になっています自然言語が必要なのであれば...

「スノーフレーク vs データブリックス：最高のクラウドデータプラットフォームを作るために競争する」

「最高のクラウドデータプラットフォームの競争に参加したいですか？SnowflakeとData Bricksの違いを見てみてください」

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