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Amazon SageMaker Jumpstartを使用して、車両フリートの故障確率を予測します

予測保全は自動車産業において重要ですなぜなら、突発的な機械故障や運用を妨げる事後処理の活動を回避することができるからです車両の故障を予測し、メンテナンスや修理のスケジュールを立てることにより、ダウンタイムを減少させ、安全性を向上させ、生産性を向上させることができますもし、車両の故障を引き起こす一般的な領域にディープラーニングの技術を適用できたら、どうでしょうか

Amazon Pollyを使用してテキストが話されている間にテキストをハイライト表示します

Amazon Pollyは、テキストを生き生きとした音声に変換するサービスですこのサービスは、テキストを複数の言語に音声に変換するアプリケーションの開発を可能にしますこのサービスは、他のAWS AIや機械学習（ML）サービスと組み合わせて、チャットボットやオーディオブックなどのテキスト読み上げアプリケーションで使用することができます[…]

自分のハードウェアでのコード理解

現在の大規模言語モデル（LLM）が実行できるさまざまなタスクの中で、ソースコードの理解は、ソフトウェア開発者やデータエンジニアとしてソースコードで作業している場合に特に興味深いものかもしれません

私は5ヶ月間、毎日ChatGPTを使用しましたここには、あなたの人生を変えるいくつかの隠れた宝石があります

これらのChatGPTの隠れた宝石を使って、あなたの人生を変えてください

Artificial Intelligence

はじめにテクノロジーの絶え間ない進化の世界で、AI製品の開発と展開が急速に拡大していることを目撃しています。過去6か月間、大手のテック企業や野心的なスタートアップ企業が人工知能の分野で大きな進展を遂げてきました。マイクロソフトやOpenAIなどの企業が注目を集めている一方で、彼らは氷山の一角に過ぎないことを認識することが重要です。急速に成長しているエンタープライズAI産業で競争力を維持するために、事業は常に革新し、新たな可能性を探求しています。そのような戦略の一つは、他社との協力や非組織的な成長です。業界内の他の企業の専門知識とリソースを活用することで、事業は顧客向けに優れた製品やサービスを開発することができます。さらに、これらのパートナーシップは新たな市場や以前にアクセスできなかった機会を開くものです。合併、買収、そしてパートナーシップは、新しい技術、人材、顧客基盤へのアクセスを提供し、事業が提供するオファリングを拡大し、収益の多様化を図ることを可能にします。私の観点から見ると、現在のAIの進化サイクルは3つの異なるフェーズに分けることができます。それぞれが成長と進歩を推進しています。あらゆる技術の成長フェーズあらゆる技術は成長の初期段階、成熟期、時代遅れの3つのフェーズを経ます。出現：このフェーズでは、新しい技術が出現し注目を集めます。始まりは少数の先駆的な個人や組織が概念の探求と開発を行うことから始まることが多いです。このフェーズでは、応用が限定的で広範な認識や採用がないことがあります。主な焦点は研究、実験、概念の証明にあります。成長と拡大：技術が実力を示し、その可能性を証明すると、成長と拡大のフェーズに入ります。開発により、機能性、効率性、使いやすさが向上します。公共および私的セクターからの投資の増加が進歩を推進する重要な役割を果たします。このフェーズでは、技術がより広範に受け入れられ、多くの企業が市場に参入し、消費者が採用し始めます。革新と競争が活気づき、急速な進展と改善が生まれます。このフェーズはまた、協力や戦略的パートナーシップを引き起こします。成熟と統合：成熟フェーズでは、技術は業界や社会の確立された一部となります。成長率が安定し、進歩が革命的ではなく漸進的になるポイントに達します。技術は人々の生活や既存のシステムに深く統合されています。このフェーズでは優勝者が出始めます。標準化、最適化、相互運用性はこのフェーズで重要な焦点となります。重要なブレークスルーはまだ発生するかもしれませんが、初期のステージと比べると頻度は低くなります。では、技術としての生成AIが進化のどの段階にあるのか見ていきましょう。これらのフェーズを1つずつ探っていきましょう。詳細はこちら: 生成AI: 定義、ツール、モデル、利点などフェーズ1: 出現 – 新たなAIの時代の幕開け最近、AIは前例のない出現のフェーズを経験しています。また、重要な製品の導入と新たな時代の幕開けを特徴としています。特に、GPT-3（Generative Pre-trained Transformer 3）の導入は、この変革を促進する上で重要な役割を果たしています。その結果、ベンチャーキャピタルの投資がAIの景気づけに注ぎ込まれ、数多くのスタートアップ企業が資金調達を行い、画期的なAI製品を開発するためにAI競争に参加しています。フェーズ1は進行中のプロセスであり、少なくともさらなる6-12か月間は続くと予想されています。この初期フェーズでは、業界の革新者がチャンスを掴み、前進することが予想されます。OpenAIとマイクロソフトの協力が注目すべき例です。彼らの成功は、裏方で技術を磨くための膨大な努力と熱意に帰することができます。これらの組織は、この変革期にAIが提供する可能性を受け入れる者に待ち受ける潜在的な報酬の見本です。フェーズ1で達成された重要なマイルストーンについて詳しく知るには、次の注目すべき発表を参照してください。これらのマイルストーンは、この分野で行われた画期的な進展を証明し、AI革命の勢いが止まることのない未来が訪れる舞台を設定しています。…

Metaphy LabsのAIエバンジェリストに会いましょう

紹介常に変化するテックの風景の中で、魅力的な現象が浮かび上がってきました。それがメタバースです。この領域をリードするのは、ビジョナリーな共同創業者であるヴァルン・シャルマ氏です。彼のAIへの情熱が、仮想領域を再構築するための旅を推進しています。ヴァルンに会ってください。彼はメタバースとAIの力を利用して、非凡な人間の相互作用、創造性、起業家精神を実現しています。彼のビジョンは物理的な制約を超え、没入型の体験を構築し、デジタルのフロンティアを開拓することを推進しています。会話を始めましょう！ AV: メタフィラボの共同創業者兼最高メタバースオフィサーとしての道のりについて教えていただけますか？何があなたをこの道に進ませたのですか？ヴァルン氏 : メタフィラボの共同創業者兼最高メタバースオフィサーとしての私の道のりは、挑戦的で充実した経験でした。私は常に技術への情熱を持ち、それが世界を変える可能性を感じていました。アクセス可能な没入型の体験や仮想世界を作り出すアイデアは、私を魅了し、この道で私をインスパイアし続けています。さらに、人間を特別な存在にしているのは、言葉を超えてつながる能力です。しかし、技術は常に感情的なつながりの不足と結び付けられてきました。私たちはそれを変えたかったのです。私たちの独自の技術を通じて、感情的に優れた本当にパーソナルな体験を作り出しています。 AV: あなたの仕事で最も困難な側面は何ですか？それらをどのように克服していますか？ヴァルン氏 : 革新的なディープテック企業として、技術の最先端に立ち、イノベーションの先頭に立つことは、私が情熱をもって受け入れるスリリングな挑戦です。この新興のフィールドでは、認知度を高め、採用を促進することがハードルとなることもあります。しかし、クライアントに卓越した価値を提供することで、私たちはどんな障害も乗り越えることができます。データサイエンスを用いてビジネス問題を解決する AV: 過去に取り組んだ特に興味深いプロジェクトを共有していただけますか？データサイエンスをどのように活用してビジネス問題を解決しましたか？ヴァルン氏 : データサイエンスは常に革新と私のテックの旅の核となってきました。私はデータサイエンティストでありAIエバンジェリストとしてのキャリアをスタートしました。幸運なことに、複数の可能性を秘めた人生を変えるプロジェクトに取り組む機会を得ました。過去のプロジェクトでは、カスタムの機械学習アルゴリズムを活用してユーザーの行動を予測し、ソーシャルメディアプラットフォームのユーザーエクスペリエンスを向上させました。ユーザーデータと行動パターンを分析し、改善の余地がある領域を特定し、ターゲットを絞ったソリューションを実装しました。これにより、ユーザーのエンゲージメント、リテンション、収益の増加が大幅に実現しました。 AV: 仕事以外での趣味や興味がありますか？個人的な時間と仕事をどのようにバランスさせていますか？ヴァルン氏…

AWS上で動作する深層学習ベースの先進運転支援システムのための自動ラベリングモジュール

コンピュータビジョン（CV）では、興味のあるオブジェクトを識別するためのタグを追加したり、オブジェクトの位置を特定するためのバウンディングボックスを追加したりすることをラベリングと呼びますこれは、深層学習モデルを訓練するためのトレーニングデータを準備するための事前のタスクの1つです数十万時間以上の作業時間が、様々なCVのために画像やビデオから高品質なラベルを生成するために費やされています

オリジナルのPDFのフォーマットを保持し、Amazon Textract、Amazon Translate、およびPDFBoxで翻訳されたドキュメントを表示します

様々な業界の企業は、大量のPDF文書を作成し、スキャンし、保存しています多くの場合、その内容はテキスト中心であり、別の言語で書かれているため、翻訳が必要ですこの問題に対処するためには、PDF内のコンテンツを自動的に抽出し、迅速かつ効率的に翻訳する自動化ソリューションが必要です多くの企業は多様な[…]

深層学習を用いた強力なレコメンデーションシステムの構築

顧客に適切なタイミングで適切な商品を提案することは、あらゆる業界において共通の課題です例えば、銀行業界では銀行員は常に顧客に高度に関連性のあるサービスを提案することを求めています...

Field Programmable Gate Array（FPGA）とは何ですか：人工知能（AI）におけるFPGA vs. GPU

フィールドプログラマブルゲートアレイ（FPGA）は、製造後に設定とカスタマイズが可能な集積回路です。これらのチップはこの能力によって「フィールドプログラマブル」と呼ばれます。プログラム可能なロジックブロックから構成され、幅広い機能を実行したり、論理ゲートとして機能したりすることができます。これにより、回路の動作方法に対してユーザーに大きな柔軟性が提供されます。フィールドプログラマブルゲートアレイ（FPGA）は、設定可能なロジックブロック（CLB）とプログラマブルなインターコネクトで構成される半導体デバイスです。これらのブロックは、シンプルから複雑な操作を行い、フリップフロップやメモリブロックなどのメモリコンポーネントを含むことができます。 FPGAは、プログラマブルな読み取り専用メモリチップと似ていますが、より多くのゲートを収容し、ASIC（特定のタスク用に設計された集積回路）とは異なり再プログラム可能です。これらは特定の用途に合わせてマイクロプロセッサをカスタマイズするために使用され、ワイヤレス通信、データセンター、自動車、医療、航空宇宙など、さまざまな業界で人気があります。FPGAの再プログラム可能な性質により、必要に応じて柔軟性とデザインの更新が可能になります。出典: https://allaboutfpga.com/fpga-architecture/ 出典: https://blog.samtec.com/post/new-intel-fpga-platform-features-samtec-interconnect/ FPGAの応用 FPGAは、さまざまな業界で利用され、多様な実装領域があります。主な利用領域のいくつかは以下の通りです。エネルギー産業 FPGAは、効率的な電力ネットワークが最適な運用のために必要な送電および配電（T&D）変電所などのスマート電力網技術において、パフォーマンスとスケーラビリティを向上させながら消費電力を低減する重要な役割を果たすことができます。向上した自動車体験 MicrosemiのFPGAは、クルーズコントロール、死角警告、衝突回避などの新しい自動車の安全アプリケーションをOEM（自動車メーカー）およびサプライヤーが作成することを可能にします。これらのFPGAは、情報保証、改ざん防止、ハードウェアセキュリティなどのサイバーセキュリティ機能、エラーコレクションメモリや低静的電力などの信頼性機能を提供します。航空宇宙と防衛産業用製造会社は、パフォーマンス、信頼性、寿命要件を満たすために、しばしば宇宙グレードのラジエーションハードおよびラジエーショントレラントなFPGAを提供しています。これらのFPGAは、従来のASIC実装よりも柔軟性があり、処理集約型の宇宙システムに特に適しています。コンピュータビジョンシステム現代の世界では、ビデオ監視カメラ、ロボット、およびその他のデバイスなど、さまざまなガジェットでコンピュータビジョンシステムが広く使用されています。これらのガジェットが位置、周囲、および顔認識の能力に基づいて適切に人と対話するためには、しばしばFPGAベースのシステムを使用する必要があります。データセンターインターネット・オブ・シングスとビッグデータは、取得および処理されるデータ量の著しい増加をもたらしています。深層学習技術の使用により、低遅延、柔軟性、および安全な計算能力が求められます。スペースコストの上昇により、より多くのサーバーを追加してもこの需要には応えられません。FPGAは、処理の高速化、設計の柔軟性、ソフトウェアの脆弱性に対するハードウェアベースのセキュリティの面でデータセンターでの受け入れが増えています。リアルタイムシステム従来のCPUは応答時間が予測困難であり、トリガーが正確に発火するタイミングを予測するのが困難なため、応答時間が重要なリアルタイムシステムでFPGAが使用されています。 ASICの設計回路のアーキテクチャを作成することが最初のステップであり、それからFPGAを使用してプロトタイプを構築し、テストすることでエラーを修正することができます。プロトタイプが予想通りの動作をすると、ASICプロジェクトが開発されます。このアプローチにより、統合回路の作成は手間がかかり複雑な作業であるため、時間を節約することができます。 FPGAベースのアクセラレーションサービス…

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