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「カスタムレンズを使用して、信頼性のあるよく設計されたIDPソリューションを構築する」シリーズの第3部：信頼性

IDPウェルアーキテクチャのカスタムレンズは、AWSを使用してインテリジェントドキュメント処理（IDP）ソリューションを実行しているすべてのAWSのお客様を対象としており、AWS上で安全で効率的かつ信頼性のあるIDPソリューションを構築する方法に関するガイダンスを探していますクラウドでの本番対応のソリューションを構築するには、リソース、時間、顧客の間で一連のトレードオフが必要です

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...」

「カスタムレンズを使用して、優れたアーキテクチャのIDPソリューションを構築する – パート1：運用の優秀さ」

「IDPウェルアーキテクチャーレンズは、AWSを使用してインテリジェントドキュメント処理（IDP）ソリューションを実行するすべてのAWSのお客様を対象としており、AWS上で安全かつ効率的で信頼性の高いIDPソリューションを構築する方法についてのガイダンスを探している方々に向けて提供されていますクラウド上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、顧客の期待などのトレードオフが必要です...」

「MATLABとAmazon SageMakerによる機械学習」

この投稿はMathWorksのBrad Duncan、Rachel Johnson、Richard Alcockとの共同執筆ですMATLABはデータ処理、並列コンピューティング、自動化、シミュレーション、機械学習、人工知能など、さまざまなアプリケーションにおいて人気のあるプログラミングツールです自動車、航空宇宙、通信、製造業など多くの産業で頻繁に使用されています

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...」

メタラマは本当にオープンソースなのか？ (Meta Rama wa hontō ni ōpun sōsu na no ka?)

「メタLLaMAのオープンソースLLMとしての真正性を探求し、基準と大きな意義を解析する」

LangChain、Amazon SageMaker JumpStart、およびMongoDB Atlasの意味検索を利用した検索増強生成

生成AIモデルは、企業の業務を革命化する可能性がありますが、企業はデータの保護やAI生成コンテンツの品質を確保しながら、そのパワーを活用する方法を慎重に考慮する必要があります検索強化生成（RAG）フレームワークは、ドキュメントリポジトリ、データベース、APIなど、複数のソースからの外部データをプロンプトに追加することで、アイデアの生成を支援します

「Amazon Bedrock のエージェント付きカスタマーサービスボットの基盤モデル（FM）を構築する」

会話エクスペリエンスの向上からエージェントのサポートまで、生成型人工知能（AI）と基盤モデル（FMs）は、より速く、より良いサポートを提供するためのさまざまな方法があります FMsの利用可能性と多様性が増しているため、最新のモデルバージョンで実験を行い、最新情報を追いつくのは困難です Amazon Bedrockは完全管理されたサービスであり、[…]

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[...]

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