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Amazon SageMakerを使用して、ML推論アプリケーションをゼロから構築し、展開する

機械学習（ML）が主流化し、広く採用されるにつれて、MLを活用した推論アプリケーションは複雑なビジネス問題を解決するためにますます一般的になっていますこれらの複雑なビジネス問題の解決には、複数のMLモデルとステップを使用することがしばしば必要ですこの記事では、カスタムコンテナを使用してMLアプリケーションを構築・ホストする方法をご紹介します

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 #66

AIの今週のトピックスでは、OpenAIが再び注目を浴びましたChatGPTに新たな音声と画像の機能を追加する計画が発表されたからですまた、LLMレースも熱を帯び続けており、Amazon...

宇宙におけるAIの10の使用例

イントロダクション何百年もの間、人々は夜空を見つめ、好奇心を抱いてきました。現在でもその興味は輝き続けています。宇宙の中での探索や発見の過程で、人工知能（AI）は優れたコンパニオンとして活躍しています。遠くの銀河を航行したり、宇宙船のオペレーションを向上させるなど、宇宙との相互作用はAIによって完全に変わりました。アメリカ航空宇宙局（NASA）は、科学的な分析、ディープスペースネットワークの運用、宇宙船やミッションのオペレーション、宇宙輸送システムをサポートするための研究を行う人工知能グループを設立しました。ここでは、AIと宇宙研究が調和して新たな視野を開き、宇宙の謎をより深く理解するための魅力的な10のユースケースを探ってみましょう。なぜ宇宙でAIを使用するのか？宇宙でのAIの利用は、ミッションの精度向上、自律的な意思決定の許可、データの分析、リソースの最適化、経費の削減、革新的な科学的発見への貢献という能力によって駆り立てられています。これは知識の追求や宇宙への進出にとって不可欠なツールです。精度と効率困難なタスクを非常に正確かつ効率的に遂行する能力により、宇宙探査においてAIは欠かせません。AIシステムはさまざまなタスクで人間のオペレーターに勝ることができ、エラーの可能性を減らし、ミッションの成功を最大化します。例として、危険な地形を航行させることやリソースの利用を制御することが挙げられます。パターン認識宇宙ミッション中には膨大なデータが生成されます。AIアルゴリズムは、このデータを分析し、トレンドを見つけ出し、重要な洞察を得るのに優れており、これによって新たな発見や宇宙の謎の解明に役立ちます。予測保守長期の旅には、宇宙船を良好な状態に保つことが重要です。AIシステムは、機器の故障が発生する前に予測できるため、予防メンテナンスを行い、高価な資産の寿命を延ばすことができます。リソースの最適化酸素、電力、燃料などのリソースを適切に管理することは、宇宙飛行には必須です。AIアルゴリズムは、リソースを最適に配分することで、宇宙船が長期の航海をするために必要なものを提供します。リアルタイムモニタリング AI搭載のセンサーは宇宙船の健康状態や状況を常に監視しています。異常を検出し、適切な措置を講じることができ、ミッションの完全性と乗組員の安全を保護します。コスト削減 AIによる自動化により、大規模な人間の制御の必要性がなくなり、公共および商業事業のコストが削減されます。これにより、より頻繁で困難なミッションが可能となります。向上した科学的発見 AIの支援により天体データの分析が助けられ、科学の進歩が促進されます。これにより宇宙のプロセスの研究が進み、太陽系外惑星の発見や宇宙全体の理解が深まります。未知の環境への適応宇宙ミッションでは予期せぬ事態がよく発生します。AI搭載の宇宙船は適応し、安全に未知の領域を旅するための瞬時の調整を行うことができます。未来を開拓する他の天体の発見や植民地化を追求する過程で、AIと宇宙探査は結びついています。宇宙でのAIの活用は、私たちの宇宙の理解を深め、太陽系の更なる人間の探査への扉を開きます。…

アマゾンセージメーカーでのLlama 2のベンチマーク

大型言語モデル（LLM）や他の生成型AIモデルの展開は、計算要件とレイテンシのニーズのために課題となることがあります。Hugging Face LLM Inference Containerを使用してAmazon SageMaker上でLlama 2を展開する企業に有用な推奨事項を提供するために、Llama 2の60以上の異なる展開設定を分析した包括的なベンチマークを作成しました。このベンチマークでは、さまざまなサイズのLlama 2をAmazon EC2インスタンスのさまざまなタイプでさまざまな負荷レベルで評価しました。私たちの目標は、レイテンシ（トークンごとのミリ秒）とスループット（秒あたりのトークン数）を測定し、次の3つの一般的なユースケースに最適な展開戦略を見つけることです：最も費用対効果の高い展開：低コストで良好なパフォーマンスを求めるユーザー向け最高のレイテンシ展開：リアルタイムサービスのレイテンシを最小限に抑えるための展開最高のスループット展開：秒あたりの処理トークンを最大化するための展開このベンチマークを公正かつ透明で再現可能なものにするために、使用したすべてのアセット、コード、データを共有しています： GitHubリポジトリ生データ処理済みデータのスプレッドシート私たちは、顧客がLLMsとLlama 2を効率的かつ最適に自社のユースケースに使用できるようにしたいと考えています。ベンチマークとデータに入る前に、使用した技術と手法を見てみましょう。 Amazon SageMaker上のLlama 2のベンチマーク Hugging…

「ウェブ開発でAIを活用するトップ10の方法」

AIは2023年から2030年までの年間成長率37.3%で急速にウェブ開発領域で進化しています。AIは自動化と最適化の能力により、今日私たちがウェブサイトと関わる方法を根本的に変えることができます。現代では、あらゆる種類の企業にとってウェブサイトを持つことは必須となっています。AIとウェブサイト開発は、時間のかかるタスクをスピードアップするために協力しています。選択肢は無限であり、日常業務の自動化からユーザーが何を探しているのかを予測するより創造的なプログラムの開発まで様々です。 AIはウェブ開発にどのような影響を与えていますか？ウェブ開発はウェブサイトの構築と保守のための創造的な思考と構築技術を統合しています。成功するウェブサイトを作成するには、様々なコーディング、ウェブデザイン、ソフトウェアエンジニアリングのスキルが必要です。 AIはウェブ開発を多くの異なる方法で変革しています。ウェブサイトはユーザーの行動や選択に応じてデータとレイアウトをリアルタイムでカスタマイズすることができるため、高度なパーソナライゼーションを提供します。 AIの自動コード生成の能力により、開発者は効率的かつ迅速にウェブサイトを設計することができます。AIが生成するコードは、人が書くコードよりもより整理されていて組織的です。AIのおかげで、開発者にとってウェブサイトの保守と更新がより簡単になります。 AIはウェブ開発でどのように使用されていますか？以下に、AIとウェブ開発が互いを補完する具体的な方法を示します。 1. パーソナライズされたユーザーエクスペリエンス AIによってユーザーエクスペリエンス（UX）が向上し、AIチャットボットなどの対話型要素が提供され、ウェブサイトの探索が容易になります。ソーシャルメディアプラットフォームでは、AIがユーザーに関連する推奨事項を提供して、受けるサービスを向上させます。ユーザーが見たいコンテンツを提供することで、ウェブサイトに滞在する時間を延ばすことができます。 2. チャットボットと仮想アシスタント仮想アシスタントとAIチャットボットは、人々がウェブサイトと関わる方法を変えています。チャットボットはユーザーの発言を理解し、自然に回答するように設計されています。チャットボットは繰り返し操作を自動化したり、よくある質問に答えたり、クライアントを必要な場所に案内したりするために使用されることがあります。また、自然言語を理解することができるため、言葉の使い方に関係なく正確にユーザーの問い合わせに返答することができます。仮想AIアシスタントは、ユーザーの以前の行動に基づいてカスタマイズされた推奨事項を提供することができます。 3. 自然言語処理（NLP）ウェブ開発におけるAIの利用法に関して、NLPは重要な役割を果たしています。特に検索エンジンの効率を向上させるために役立ちます。顧客の行動やアクションに基づいてパーソナライズされたウェブサイトの推奨事項を行うことができます。これにより、ウェブサイトのユーザーエンゲージメントとコンバージョン率が向上します。また、チャットボットや自然言語のインタラクションを利用することで、聴覚、視覚、身体の障害を持つユーザーに対してもより簡単でアクセスしやすいユーザーエクスペリエンスを提供することができます。 4. ユーザー行動分析人工知能はユーザーの相互作用から得られるデータを評価することで、顧客の習慣や好みに関する洞察を提供することができます。これにより、ウェブサイトのユーザーに対してサービスをパーソナライズし、エンゲージメントを向上させることができます。 AIを利用したユーザーアナリティクスを使用することで、ウェブ開発者は消費者がウェブサイトとの関わり方のパターンを特定することができます。このスキルを用いることで、開発者は潜在的な課題を予測し、重要な問題に発展する前に積極的に対処することができます。 5. A/Bテストと最適化…

AI in Web Development

「BComを修了後、どのようにデータサイエンティストになるか？」

イントロダクションなぜBComの後にプロフェッショナルがデータサイエンティストを選ぶのでしょうか？実験のためでしょうか？それとも、その転職の背後にはより大きな理由があるのでしょうか？まあ、それはデータサイエンスが最近、社会全体の職業成長の面で、専門職のアリーナで大いに評価されているという事実を思い起こさせます。また、2022年から2032年までの間に、データサイエンティストの仕事は35%の成長を予測されており、毎年17,700の求人があります！私たちは、BComの専門家が自身のビジネスの生存のためにデータサイエンスに転身する背後にある理由と事実を探ってみましょう。なぜBComの学生がデータサイエンスに移行しているのでしょうか？データサイエンスの領域は、産業を急速に拡大しています！さまざまなビジネス分野で数多くの応用が提案されています。それは現在最も高給な仕事の一つであり、将来的には指数関数的に成長することが予想されているデータ分析を提案しています。 BComの後にデータサイエンティストになることの理由を、短くても具体的な視点で見てみましょう。 Microsoft Excelの習熟度 B.Comとデータサイエンスの両方の学位を求める学生にとって、Microsoft Excelの習熟度は有用なツールです。Excelの習熟度は、B.Comの学問領域で予算編成、データ分析、財務モデリングに必要とされます。これらの能力は、財務アナリストや会計士などの仕事にとって重要です。興味深いことに、データサイエンスでもこれらのスキルが同じくらい重要です。 Excelはデータの準備、クリーニング、初期データの探索に頻繁に使用され、見込みのあるデータサイエンティストに堅固な基盤を提供します。高度なExcelのテクニックを学ぶことは、データサイエンスで使用されるより難しいデータ操作と分析のためのプログラミング言語の使用へのスプリングボードとなるかもしれません。商業とデータの相互関係データサイエンスとビジネスは統合して連携します。商業部門の企業は、今日のデータ駆動型ビジネスの世界で意思決定を行うためにデータに大いに頼っています。これには、データの収集、変換、保管などのデータ能力が必要です。B.Comのコースは既にビジネスアナリティクス、市場トレンド、財務データなどのトピックをカバーしており、データサイエンスへの移行が容易になっています。これらのスキルは改善され、より複雑なデータ分析、予測モデリング、データ駆動型の意思決定に適用するために変更することができます。一つの学士号での二つのキャリアパス二つのキャリアパスを追求する場合、一つの学士号は働き方の選択肢を大幅に増やすことができます。BComの後にデータサイエンティストになる卒業生は、両方の産業で幅広い雇用の可能性にアクセスできます。彼らはデータサイエンスの職種としてデータアナリスト、機械学習エンジニア、またはデータエンジニアとしてのキャリアを追求する一方で、商業部門では財務アナリスト、ビジネスインテリジェンスアナリスト、またはデータアナリストとして働くこともできます。この柔軟性により、さまざまな雇用の選択肢が可能になり、興味が変わるときにキャリアを変更する自由が得られます。履歴書の充実データサイエンスのインターンシップは、個人の履歴書に素晴らしい影響を与えるかもしれません。BComの後にデータサイエンティストになりたい卒業生は、データ分析、統計モデリング、データ可視化のスキルを持っており、これらはデータサイエンスを離れても有用な資産となるかもしれません。データ駆動型の意思決定能力と分析能力の強い候補者は、さまざまな産業の雇用主から非常に高く評価されます。選択された専門的な経路に関係なく、履歴書にデータサイエンスの経験があることは、キャリアの検索をより簡単かつ実りあるものにすることができます。経済的に有望で安定したキャリアデータサイエンティストは、B.Comの卒業生に比べて頻繁に多くの収入を得ています。多くの企業がデータサイエンスの労働者の需要増加を経験しており、これにより競争力のある給与水準が形成されています。データサイエンティストは、データから重要な洞察を得てデータ駆動型の戦略を作成する能力を持つため、組織にとって重要な資産です。その結果、データサイエンスは安定した経済的に報酬の高いキャリア選択肢となります。そのため、BComの後にデータサイエンティストになることは、収入の可能性と仕事の安定性を最大化するための賢明な決断となります。データサイエンティストになるには？データサイエンティストは、統計、数学、プログラミングの知識を持つ専門家であり、複雑なデータセットを分析し、洞察を得て意思決定をサポートし、結果を予測するモデルを作成する人物です。プロフェッショナルとしてデータサイエンスの分野に参入するために考慮すべき主要なポイントにアクセスしましょう。データサイエンスの理解技術的な側面に入る前に、データサイエンスが何を含んでいるかを理解することが重要です。適切な判断をするには、データサイエンスが必要です。データから洞察と情報を得ることが関与しています。トピックの基本的なアイデア、手順、実用的な応用を理解するために、研究を行い、関連する文献を読んでください。関連する数学と統計を学ぶ…

「生成AIによる法科学の進展」

はじめに法科学における生成AIは、人工知能技術を応用してデータ、画像、または他の法科学に関連する証拠情報を生成することを指します。この技術は、画像や動画の分析、文書の偽造の検出、犯罪現場の再構築などの調査官のタスクを支援することで、法科学を革新する可能性があります。長い間、法科学は犯罪を解決するために物理的な証拠の細心の検査に依存してきました。しかし、技術の急速な進歩により、この分野は人工知能（AI）および特に生成AIを取り入れて能力を向上させるようになりました。本記事では、法科学における生成AIの実用的な応用と、これらの応用のいくつかに対するコードの実装について探求します。 https://www.analyticsinsight.net/wp-content/uploads/2021/08/AI-in-Forensic-Investigation-and-Crime-Detection.jpg 学習目標生成AI（GANおよびSiameseネットワークを含む）を法科学の実践的なシナリオにどのように適用できるかを学ぶ。画像再構築、指紋認識、文書の偽造検出のための主要な生成AIアルゴリズムを実装する方法を学ぶ。 AIを法科学の調査に使用する際の倫理的な考慮事項、データプライバシー、公正性の懸念を理解する。この記事は、データサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。生成AIによる画像再構築の向上生成AIによる画像再構築の向上は、法科学において画像解析と証拠解釈の革新的な進歩として登場しました。この領域の研究論文では、生成対抗ネットワーク（GAN）や他の生成AI技術の重要なポテンシャルが強調されています。これらの革新的な技術により、法科学の専門家は監視カメラ、低解像度の写真、またはピクセル化された画像など、さまざまなソースから得られた画像を再構築して強化することができます。これにより、刑事捜査において貴重なサポートが提供されます。特にGANは、ジェネレータとディスクリミネータからなるデュアルネットワークアーキテクチャを活用して、現実的で高品質な画像を生成します。さまざまな画像のデータセットでトレーニングすることで、GANは視覚データのパターン、テクスチャ、構造を理解することができます。法科学では、この技術により、ぼやけた、断片的、または不完全な画像から重要な詳細を明らかにすることができました。さらに、GANは顔認識や合成スケッチの生成にも使用され、法執行機関が潜在的な容疑者をより正確に特定するのに役立っています。犯罪現場の再構築や欠落した証拠の生成も、調査プロセスを革新し、より包括的かつデータ駆動型の分析を可能にしました。生成AIによる画像再構築の向上の研究が進むにつれて、複雑な犯罪事件の解決と正義の確保の可能性がますます期待され、現代の法科学における変革的な力として確立されています。 https://aihubprojects.com/forensic-sketch-to-image-generator-using-gan/ GANを用いた画像の高解像度化 import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import…

Machine learning

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Amazon SageMakerを使用して、ML推論アプリケーションをゼロから構築し、展開する

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宇宙におけるAIの10の使用例

アマゾンセージメーカーでのLlama 2のベンチマーク

「ウェブ開発でAIを活用するトップ10の方法」

「BComを修了後、どのようにデータサイエンティストになるか？」

「生成AIによる法科学の進展」

「Amazon SageMakerを使用して、Llama 2モデルのスループット性能を向上させる」

「包括的な革新：Amazon SageMakerでのHack.The.Bias」

PyTorchを使用して畳み込みニューラルネットワークを構築する

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