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「Amazon SageMakerを使用してビジョントランスフォーマーモデルのトレーニング時間を短縮するKTの取り組み」

KTコーポレーションは、韓国で最大の通信事業者の一つであり、固定電話、携帯通信、インターネット、AIサービスなど幅広いサービスを提供していますKTのAI Food Tagは、コンピュータビジョンモデルを使用して、写真に写った食品の種類と栄養成分を特定するAIベースの食事管理ソリューションです

「Llama2とAmazon SageMakerを使用したLoRAのファインチューニングモデルのモデル管理」

ビッグデータとAIの時代において、企業は競争上の優位性を得るためにこれらの技術を利用する方法を常に探求しています現在、AIの中でも最も注目されている分野の一つが生成AIですそしてその理由は十分にあると言えます生成AIは創造性や可能性の限界を押し上げる強力な解決策を提供してくれます

「組織のためのカスタマイズされたコーディングパートナー」

コーディングの仲間としての生成的AIモデルは、主に公開されているソースコードと自然言語テキストで訓練されています大規模なトレーニングコーパスのため、これらのモデルは一般的に使用される機能のためのコードを生成することができますが、これらのモデルはプライベートリポジトリ内のコードや開発時に強制される関連するコーディングスタイルには無知です

「初めに、AWS上でMONAI Deployを使用して医療画像AI推論パイプラインを構築しましょう！」

この記事では、MONAI Deploy App SDKで構築されたアプリケーションに再利用可能なMAPコネクタを作成する方法を紹介しますこれにより、クラウドネイティブなDICOMストアから医療画像AIのワークロードへの画像データの取得を統合し、高速化することができますMONAI Deploy SDKは、病院の運用をサポートするために使用することができますさらに、MAP AIアプリケーションをSageMakerでスケールアップするための2つのホスティングオプションもデモンストレーションします

このAIニュースレターがあれば、あなたは全てが揃った！＃70

今週のAIでは、特に2つの新しいエージェントモデルのリリースに興味を持っていましたNvidiaは、複雑なタスクを自律的に実行するためにロボットをガイドするために設計されたAIエージェント「ユーレカ」を発表しました…

中途の旅行 vs 安定した拡散：AI画像生成器の戦い

「Midjourney vs Stable Diffusion、あなたにとって最適なのはどちら？両方のAI画像生成機の強みと弱みを探ってみましょう」

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