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AIはモバイルネットワークをより効率的にする

新しい人工知能モデルは、英国の通信業者の帯域幅効率を向上させ、モバイルネットワークの環境持続可能性を向上させる可能性があります

クラウドインスタンスのスタートアップスクリプトの構築

初期の探索フェーズの後に、ほとんどの機械学習タスクは、イメージにパッケージ化され、オンプレミスまたはクラウドサーバーにデプロイされる傾向がありますこれにより、迅速なイテレーションが可能になります...

ギル・ジェロン、Orca SecurityのCEO＆共同創設者-インタビューシリーズ

ギル・ゲロンは、オルカ・セキュリティのCEO兼共同設立者ですギルは20年以上にわたりサイバーセキュリティ製品をリードし、提供してきた経験を持っていますCEOとしての役割に先立ち、オルカの創設時から最高製品責任者を務めていました彼はお客様の満足度に情熱を持って取り組み、お客様との緊密な連携を通じて彼らが...

「2024年に注目すべきトップ10のリモートスタッフィングエージェンシー」

2024年に仕事を革新しているトップ10の遠隔スタッフィングエージェンシーを探索し、グローバルな人材と企業をつなげる

Tech

「Amazon CodeWhispererで持続可能性を最適化しましょう」

この投稿では、Amazon CodeWhispererが、リソース効率を高めることを通じたコードの最適化にどのように役立つかについて探っています計算リソースの効率的なコーディングは、1行のコードを処理するために必要なエネルギー量を減らすことを目指す技術の一つであり、結果として企業が総合的により少ないエネルギーを消費できるように支援しますクラウドコンピューティングの時代において[…]

「ビッグデータパイプラインのデータ品質を簡単に監視する方法」

導入危険な水域を航行する、かなりの大きさの貨物船を指揮している自分を想像してみてください。貴重な貨物を安全に目的地に届けるのはあなたの責任です。あなたが持っている航海図の正確さ、機器の信頼性、乗組員の専門知識によって成功が決まります。誤った一つのミス、不具合、もしくはスリップアップで航海に危険が及ぶ可能性があります。今日のデータ駆動型の世界では、データ品質が重要です。データ駆動による洞察は、戦略の形成やビジネスの未来を形作るのに役立ちます。船長のように、データエンジニアやスペシャリストは会社をデータの広大な海に導いています。ビッグデータのパイプラインは彼らの道具であり、コンパスではありません。これらのパイプラインを介して大量のデータを輸送することは、データ処理の基盤となります。しかし、この水域には多くの隠れたリスクや不均一なデータが存在します。この記事では、ビッグデータパイプライン、データ駆動型の意思決定における役割、そしてデータ品質を維持する困難が詳細に説明されています。データスペシャリストは、経験豊富な船長と同様に、データ管理の複雑さを乗り越えて重要な洞察を安全に提供します。学習目標重要性を理解する：データ品質と信頼性が今日のデータ駆動型の意思決定プロセスにおいて果たす重要な役割を理解する。課題を認識する：ビッグデータがデータ品質の維持における一意的な課題をもたらすことを特定し、その中でもデータ量、速度、バラエティに焦点を当てる。主要なメトリクスをマスターする：完全性、一意性、正確性など包括的なデータ品質を確保するための重要なメトリクスについて学ぶ。ツールとアラートに慣れる：データ品質チェックに使用できるオープンソースツールに慣れ、問題の迅速な解決のためのリアルタイムアラートシステムの重要性について理解する。データ品質を監視する理由データ駆動型の意思決定は、データそのものの質によって決まります。欠陥のあるデータに基づいて重要なビジネスの意思決定を行うことを想像してみてください。その結果は壊滅的なものになる可能性があり、財務的な損失や評判の損失を招くかもしれません。データ品質の監視は以下のような方法で役立ちます：信頼性の確保：データ駆動型の意思決定は、データそのものの質によって決まります。銀行がUPI（統一支払いインターフェース）トランザクションを処理していると想像してください。もし銀行のデータ品質が損なわれていると、誤った資金の送金、場所を間違えたトランザクション、不正アクセスが発生する可能性があります。銀行券が真正であることはその価値を持つために重要であり、金融データの信頼性は正確で安全な運用のために不可欠です。データ品質の監視により、金融の意思決定やトランザクションが正確で信頼性のあるデータに基づいて行われ、金融システム全体の統合性が保たれます。コストのかかるミスの回避：悪いデータは誤った洞察を生み出す可能性があります。金融機関が誤ったデータに基づいて誤った取引を行ったり、誤った患者レコードのデータに基づいて誤った治療を行うプロバイダーがいると、深刻な結果につながる可能性があります。データ品質の監視と確保は、そのようなリスクを緩和するのに役立ちます。データ品質が確保されていれば、顧客のターゲティングが向上し、正確な財務予測と効率的な業務が可能になります。データ品質の良し悪しは、利益と損失の差になるかもしれません。信頼の構築：ステークホルダーはデータに依存しています。その品質を確保することでインフラストラクチャに対する信頼が強固になります。データは部門間、ステークホルダー間、ビジネス間で共有されることがよくあります。データ品質が一貫して高い場合、信頼が育まれます。ビッグデータ品質の監視における課題ビッグデータには独自の課題があります：データ量：その膨大なサイズのため、手動のチェックはほとんど不可能です。データ生成の速度：高速なデータ生成に対してリアルタイムの品質チェックが重要です。データのバラエティ：異なるデータタイプとソースは複雑さを増します。監視する主要なメトリクスデータ品質を効果的に監視するために、特定のメトリクスに焦点を当てる必要があります：完全性：このメトリクスは、必要なデータがすべて存在することを確認します。不完全なデータは、誤った分析や意思決定につながる可能性があります。完全性を監視することで、欠落しているデータを早期に特定し、修正措置を取ることができます。データセットが包括的で完全であることを保証します。…

「Amazon SageMaker JumpStartで大規模な言語モデルの応答をストリーム配信する」

「Amazon SageMaker JumpStartでは、言語モデル（LLM）の推論応答をストリーミングで提供できるようになりましたトークンのストリーミングでは、LLMの応答生成が完了するのを待つ必要なく、応答生成が行われるたびにモデルの応答結果を確認できます」[...]

テキスト生成の新時代：RAG、LangChain、およびベクトルデータベース

はじめに革新的な技術によって、自然言語処理の急速に変化するランドスケープの中で、機械が人間の言語を理解し生成する方法が常に再構築されています。そのような画期的なアプローチの1つが、Retrieval Augmented Generation（RAG）です。これは、GPT（Generative Pretrained Transformer）などの生成モデルのパワーとベクトルデータベースとLangchainの効率を組み合わせています。 RAGは機械が言語を処理する方法のパラダイムシフトを象徴し、従来に比べて類前の文脈理解と反応性を実現するために生成モデルと検索モデルの隔たりを埋める役割を果たしています。このブログ記事では、RAGのコアコンセプト、GPTモデルとの統合、ベクトルデータベースの役割、および現実世界での応用について説明します。学習目標 Retrieval Augmented Generation（RAG）の基礎を理解する。ベクトルデータベースとそのベクトルを使用した革新的なデータ保存および検索手法に洞察する。 RAG、LangChain、およびベクトルデータベースがユーザーのクエリを解釈し、関連情報を取得し、一貫した応答を生成するためにどのように連携するかを理解する。特定の応用に統合されたテクノロジーの実践スキルを開発する。この記事はData Science Blogathonの一部として公開されました。 RAGとは何ですか？ Retrieval Augmented Generation（RAG）は生成モデルと検索モデルを融合させたものです。これにより、生成モデルの創造的な能力と検索システムの正確さをシームレスに組み合わせることで、多様で文脈に即したコンテンツの生成が可能となります。テキストの補完や質問応答など、一部の従来の言語生成タスクでは、GPT（Generative Pretrained Transformer）などの生成モデルが豊富なトレーニングデータセットに基づいて文脈に即したテキストを生成する能力が優れていることが示されています。しかし、入力コンテキストが曖昧であるかデータが不足している場合、誤った応答や一貫性のない応答を生成する可能性があります。…

Embedchainの紹介- LLM向けのデータプラットフォーム

イントロダクション LangChainやLangFlowのようなツールを紹介することで、Large Language Modelsを使ったアプリケーションの構築が容易になりました。さまざまなLarge Language Modelsを選択してアプリケーションを構築することが容易になった一方で、データのアップロード部分では、データがさまざまなソースから取得されるため、開発者にはデータをプレーンテキストに変換してベクトルストアに注入する必要があるため、依然として時間がかかることがあります。このような場合には、Embedchainが登場します。Embedchainを使用すると、さまざまなデータタイプのデータを簡単にアップロードしてLLMを瞬時にクエリできます。この記事では、embedchainの使い方について探っていきます。学習目標 Large Language Models（LLMs）のデータの管理とクエリに関して、embedchainの重要性を理解する。非構造化データを効果的に統合し、embedchainにアップロードする方法を学ぶ。これにより、さまざまなデータソースでシームレスに作業を行うことができる。 embedchainがサポートしているさまざまなLarge Language Modelsとベクトルストアについて知る。ウェブページやビデオなどのさまざまなデータソースをベクトルストアに追加し、データの取り込み方法を理解する。この記事はData Science Blogathonの一部として公開されました。 Embedchainとは何ですか？ EmbedchainはPython/JavaScriptライブラリであり、開発者はこれを使ってLarge Language Modelsと多くのデータソースをシームレスに接続することができます。Embedchainを使用すると、非構造化データをアップロード、インデックス化、検索することができます。非構造化データには、テキスト、ウェブサイト/YouTube動画へのURL、画像など、いかなるタイプのデータも含まれます。 Emdechainを使ってこれらの非構造化データをアップロードする場合、単一のコマンドでデータをアップロードし、それらに対してベクトル埋め込みを作成し、接続されたLLMと即座にクエリを開始することができます。内部では、embedchainがデータをソースからロードし、チャンキングし、ベクトル埋め込みを作成し、最終的にベクトルストアに格納する処理を行います。 Embedchainを使った最初のアプリの作成…

「AIベースのサイバーセキュリティがビジネスの強靭性を高める方法」

世界の50億人以上のインターネットユーザーとおよそ540億個のデバイスが、IDCによると1秒あたり3.4ペタバイトのデータを生成しています。デジタル化が加速する中、企業のITチームは、ビジネスの運用やサービスが中断されないように、入ってくるサイバー脅威を特定してブロックするための頼りになる手段として、AIベースのサイバーセキュリティを利用しています。サイバー脅威から免れる業界はごく一部です。今年だけでも、国際ホテルチェーン、金融機関、フォーチュン100社の小売業、航空管制システム、アメリカ政府などが脅威と侵入を報告しています。内部のミス、サイバー犯罪者、ハクティビスト、その他の脅威からのリスクにより、サイバーランドスケープでの損害は企業の評判や収益に影響を与えることがあります。セキュリティ侵害は業務を麻痺させ、特許や顧客データを危険にさらし、規制違反に対する罰金を申し受けることになったり、顧客の信頼を損ねる結果になることもあります。 AIと高速計算を活用することで、ビジネスはサイバー脅威を検出しブロックするために必要な時間と運用費用を削減できるだけでなく、リソースをコアビジネスの価値創造活動や収益を生み出す活動に集中させることができます。以下では、様々な業界がどのようにAI技術を活用してデータを保護し、より早い脅威の検出を可能にし、攻撃を緩和して顧客やパートナーへのサービスの一貫した提供を保証しているかをご紹介します。公共部門：身体の安全、エネルギーの安全、市民サービスの保護 AI搭載の分析ツールと自動化ツールは、政府機関が市民に情報やサービスに即時アクセスさせ、データに基づいた意思決定を行い、気候変動をモデル化し、自然災害を管理するなどの支援をしていますが、デジタルツールとインフラストラクチャーを管理する公的機関は、規制の遵守要件、公的監査、大規模で相互に接続されたネットワーク、機密データや重要な標的の保護の必要性を含む、複雑なサイバーリスクの環境に直面しています。敵対する国家は、ネットワークの中断、知的財産の窃取、機密政府文書の盗難などのためにサイバー攻撃を開始する可能性があります。内部のミスや複雑な外部スパイ活動により、公共機関はデータ侵害の高いリスクにさらされます。スパイ活動者は内部の協力を受けることもあり、16％の公共行政の侵害事件では、共謀の証拠が見られます。重要なインフラ、市民データ、公的記録などの機密情報を保護するために、連邦機関はAIに頼っています。アメリカエネルギー省（DOE）のサイバーセキュリティ、エネルギーセキュリティ、緊急対応（CESER）事務局は、新興の脅威に対応し、エネルギーインフラのセキュリティを向上させることにより、国のエネルギーセクターの耐性を強化することを目的としています。DOE-CESERは2010年以来、サイバーセキュリティの研究、開発、デモンストレーションプロジェクトに2億4,000万ドル以上を投資しています。その一環として、同省はエネルギー供給システムのセキュリティの脆弱性とパッチ管理をAIで自動化し最適化するツールを開発しました。また、エネルギー供給システムの状況認識を向上させるためにソフトウェア定義ネットワークを利用した人工多様性とディフェンスセキュリティのための別のプロジェクトも行っており、エネルギーの連続的な流れを確保しています。国家安全保障のための画期的な技術の研究と投資を担当している国防高等研究プロジェクト局（DARPA）は、機械学習とAIを複数の領域で使用しています。DARPAのCASTLEプログラムは、AIを訓練して高度で持続的なサイバー脅威から防御することを目的としています。この取り組みの一環として、研究者たちは自動化、繰り返し可能性、測定可能性を持つアプローチでサイバーセキュリティの評価を迅速化することを意図しています。また、サプライズ攻撃や敵対的攻撃に耐性のあるAIモデルの開発を支援するためのプラットフォーム、ライブラリ、データセット、トレーニング資料を提供するためのDARPA GARDプログラムもあります。脅威の変化に対応し、身体の安全、エネルギーの安全、データの安全性を確保するために、公共機関はAIを統合し、ダイナミックで予防的かつ広範なサイバーディフェンスの姿勢を維持する必要があります。金融サービス：デジタルトランザクション、支払い、ポートフォリオのセキュリティ確保銀行、資産運用会社、保険会社などの金融機関は、AIと機械学習を活用して、不正検知、ポートフォリオ管理、アルゴリズム取引、セルフサービスバンキングなどで優れたパフォーマンスを提供しています。デジタルトランザクション、支払い、融資、投資取引などが絶え間なく行われる金融サービス機関は、最も大規模で、複雑で、機密性の高いデータセットを取り扱っています。医療業界に次ぐデータ漏洩のコストは第二位であり、一件あたりのコストは約600万ドルです。規制当局からの罰金が発生した場合や、回復に法的費用や訴訟解決費用がかかるとコストは上昇します。さらに悪いことに、信頼が修復されなければ、失われたビジネスを回復することはありません。銀行や金融機関は、AIを使用して内部の脅威を検知し、フィッシングやランサムウェアを検出し、機密情報を安全に保つための対策を講じています。 MastercardとEnel Xによる共同事業であるFinSec Innovation Labは、顧客がランサムウェアに対抗するためにAIを活用しています。FinSecとの協力前に、1つのカード処理顧客は1時間半で200社のサーバーがLockBitランサムウェアの攻撃を受けました。会社はサーバーをシャットダウンし、業務を一時停止しなければならず、推定で700万ドルのビジネスの損失が生じました。 FinSecは、この攻撃を研究所で再現し、NVIDIA Morpheusサイバーセキュリティフレームワーク、NVIDIA DOCAソフトウェアフレームワーク、およびNVIDIA…

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