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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#62
今週は、METAのコーディングモデルの開発とOpenAIの新しいファインチューニング機能の進展を見てきましたMetaは、Code LLaMAという大規模な言語モデルを導入しましたこのモデルは…
Amazon SageMaker、HashiCorp Terraform、およびGitLab CI/CDを使用したモデルモニタリングと再トレーニングによるバッチ推論のためのMLOps
この記事では、Amazon SageMaker、Amazon EventBridge、AWS Lambda、Amazon Simple Notification Service(Amazon SNS)、HashiCorp Terraform、およびGitLab CI/CDを使用して、バッチ推論のためのMLOpsワークフローを作成する方法について説明しますこのワークフローでは、ジョブスケジューリング、モデルのモニタリング、再トレーニング、登録、エラーハンドリング、通知を自動化し、製品のバッチ推論ワークロードの複雑さとコストを削減することができます提案されたMLOpsワークフローは、自動化、モニタリング、監査可能性、スケーラビリティを通じて、MLライフサイクルの管理に再利用可能なテンプレートを提供します
「欠損データの解明:データサイエンティストのための絶対初心者向け入門書」
「欠損データ、欠損データのメカニズム、そして欠損データプロファイリングをこれまでにないほど分かりやすく解説しますデータサイエンスのスキルを向上させるために必要なことをすべて学びましょう!」
PythonとDashを使用してダッシュボードを作成する
この記事では、PythonとDashを使用してNetflixのダッシュボードを構築し、地図、グラフ、チャートを使用してコンテンツの配信と分類を視覚化する方法について説明しています
「Amazon LexとAmazon Kendra、そして大規模な言語モデルを搭載したAWSソリューションのQnABotを使用して、セルフサービス型の質問応答を展開してください」
「Amazon Lexによるパワーを利用したAWSのQnABotソリューションは、オープンソースのマルチチャネル、マルチ言語の会話型チャットボットですQnABotを使用すると、自己サービスの会話型AIを迅速にコンタクトセンター、ウェブサイト、ソーシャルメディアチャネルに展開することができ、コストを削減し、ホールド時間を短縮し、顧客体験とブランドの評価を向上させることができますこの記事では、QnABotの新しい生成型AI機能を紹介し、これらの機能を使用するためのチュートリアルを作成、展開、カスタマイズする方法について説明しますまた、関連するユースケースについても議論します」
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「ChatGPTが未知のトピックに回答するようにしたいですか? ここでは、わずかなコード行でAIパワードのアプリを構築する方法について、ステップバイステップのチュートリアルをご紹介します」
「AWS 上の生成型 AI を使用して、放射線学のレポートの所見から自動的に印象を生成します」
この投稿では、AWSサービスを使用して、公開されているLLMsを放射線学報告の要約のために微調整する戦略を示していますLLMsは、自然言語の理解と生成において卓越した能力を示しており、さまざまなドメインやタスクに適応できる基礎モデルとして機能します事前学習済みモデルを使用することには、重要な利点があります計算コストを削減し、炭素フットプリントを削減し、ゼロからモデルをトレーニングする必要がなく、最先端のモデルを使用できます
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