Search Results AWS Identity and Access Management

「Amazon SageMaker Studioを使用してBMWグループのAI/MLの開発を加速」

この記事は、BMWグループのマルク・ノイマン、アモール・シュタインベルク、マリヌス・クロメンフックと共同で執筆されましたBMWグループは、ドイツ・ミュンヘンに本社を置き、世界中で149,000人の従業員を擁し、15カ国にわたる30を超える生産・組み立て施設で製造を行っています今日、BMWグループは世界のプレミアム自動車メーカーのリーディングカンパニーです

「Amazon Bedrock と Amazon Location Service を使用したジオスペーシャル生成AI」

今日、ジオスペーシャルのワークフローは、通常、データの読み込み、変換、そしてマップ、テキスト、またはチャートなどの視覚的インサイトの生成から構成されます生成AIは、これらのタスクを自律エージェントを介して自動化することができますこの投稿では、Amazon Bedrockの基本モデルを使用して、ジオスペーシャルタスクを完了するためにエージェントにパワーを与える方法について説明しますこれらのエージェントはさまざまなタスクを実行することができます[...]

カスタムレンズを使用してウェルアーキテクチュアIDPソリューションを構築する – パート2：セキュリティ

「AWSで本番用のソリューションを構築するには、リソース、時間、顧客の期待、およびビジネスの結果との間でトレードオフを繰り返す必要がありますAWS Well-Architectedフレームワークは、AWS上でワークロードを構築する際に行う決定の利点とリスクを理解するのに役立ちますフレームワークを使用することで、現在の運用レベルと設計に関する推奨事項を学ぶことができます...」

「Amazon SageMaker JumpStart、Llama 2、およびAmazon OpenSearch Serverless with Vector Engineを使用して、金融サービス向けのコンテキスト重視のチャットボットを構築する」

「金融サービス（FinServ）業界は、ドメイン固有のデータ、データセキュリティ、規制コントロール、業界のコンプライアンス基準に関連する独自の生成AIの要件を持っています加えて、顧客は最も高性能かつ費用対効果の高い機械学習（ML）モデルを選択し、ビジネスユースケースに合わせて必要なカスタマイズ（ファインチューニング）を行うための選択肢を求めていますアマゾン[...]」

アマゾンセージメーカースタジオを使用して、素早い実験結果のためにLlama 2、LangChain、およびPineconeを使用してRAG型の質問応答ソリューションを構築しましょう

「Retrieval Augmented Generation（RAG）は、ファインチューニングなしで大規模言語モデル（LLM）に外部の知識源（リポジトリ、データベース、APIなど）へのアクセスを提供することができます質問応答に対して生成的AIを使用する際、RAGはLLMが最も関連性の高い最新情報で質問に回答し、必要に応じて引用することができるようにします...」

Amazon SageMakerを使用してモデルの精度を向上させるために、ファンデーションモデルを使用します

「住宅の価値を決定することは機械学習（ML）の典型的な例ですこの投稿では、ビジュアル質問応答（VQA）のために特に設計されたオープンソースモデルの使用について説明しますVQAでは、自然言語を使用して写真に質問ができ、質問に対する回答も平易な言葉で受け取ることができますこの投稿での目標は、この技術を使用して何が可能かを皆さんに示し、インスピレーションを与えることです」

フィリップスは、Amazon SageMakerをベースにしたMLOpsプラットフォームでAI対応のヘルスケアソリューションの開発を加速しています

これはAWSとフィリップスの共同ブログですフィリップスは意義あるイノベーションを通じて人々の生活を改善することに焦点を当てたヘルステクノロジーカンパニーです同社は2014年以来、顧客にPhilips HealthSuite Platformを提供しており、これは医療およびライフサイエンス企業が患者ケアを向上させるために使用する数十のAWSサービスを統合しています

Amazon SageMaker JumpStartを通じてLlama 2 Chat LLMを使用するための最適なプロンプトの実施方法

「Llama 2は、AIの革新の最前線に立ち、洗練されたトランスフォーマー基盤上で開発された先進的な自己回帰言語モデルを具現化しています英語を主要な言語集中として、商業および研究の領域で多様なアプリケーションに対応するようカスタマイズされていますそのモデルパラメータは、驚異的な70億からすばらしい[…]にスケールします」

Amazon SageMakerの自動モデルチューニングを使用して、事前に選択されたアルゴリズムを使用してカスタムのAutoMLジョブを実装します

AutoMLは、機械学習（ML）プロジェクトのライフサイクルの初めに、データから迅速かつ一般的な洞察を得ることができます前もって最適な前処理テクニックやアルゴリズムの種類を理解することで、適切なモデルの開発、トレーニング、展開にかかる時間を短縮できますこれは、すべてのモデルの開発プロセスで重要な役割を果たします[...]

「Amazon SageMaker Model Registry、HashiCorp Terraform、GitHub、およびJenkins CI/CDを使用して、マルチ環境設定でのパイプラインの促進を行う」

「機械学習運用（MLOps）プラットフォームを組み立てることは、人工知能（AI）と機械学習（ML）の急速に進化する状況において、データサイエンスの実験と展開のギャップをシームレスに埋めるため、モデルのパフォーマンス、セキュリティ、コンプライアンスの要件を満たす組織にとって必要不可欠です規制とコンプライアンスの要件を満たすためには、[…]」

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