Search Results Tome

製品の特徴が保持率にどのような影響を与えるかの分析の強化版

「分析を適用した後、私たちはこのような機能ごとの保持率の表を受け取りました（平均％の戻ってきたユーザーの降順でソート）：これで問題を簡単に特定できますたとえば、最初の2つ...」

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5：コスト最適化

クラウド上の本番用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、ビジネスの成果との間でトレードオフが必要です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意思決定の利点とリスクを理解するのに役立ちますインテリジェントドキュメントプロセシング（IDP）プロジェクトでは、通常、光学文字認識（OCR）と自然言語処理を組み合わせます

音声合成：進化、倫理、そして法律

ロマン・ガーリン、シニアバイスプレジデント @イノベーション、スポートレーダーこの記事では、音声合成の進化を辿り、それが及ぼす法的な影響について探求します

「ビカス・アグラワルとともにデータサイエンスエコシステムを解読する」

オラクルアナリティクスクラウドのシニアプリンシパルデータサイエンティストであるドクターヴィカスアグラワル氏と共にAIの未来を探求しましょう。このLeading with Data sessionでは、彼がデータサイエンスにおける問題解決、MLops、そして生成AIが企業ソリューションに与える影響についての洞察を共有しています。このディスカッションでは、データサイエンスプロジェクトの実践的なアプローチから落とし穴まで、意欲的なデータサイエンティストを対象とした必須のアドバイスが提供されます。ヴィカス・アグラワル氏との対話からのキーインサイトデータサイエンスでは、問題の理解に集中することが重要であり、大部分の努力を占めます。データサイエンスにおける成功したコンセプト実証(POC)は、技術的な側面だけでなく、解決策の実用性とスケーラビリティも考慮する必要があります。 AIの誇大広告によって引き起こされる高額な誤解を避けるために、顧客との明確なコミュニケーションと現実的な期待設定が不可欠です。生成AIは、特にテキストとユーザーインターフェースに関連する領域で、企業ソリューションを革新する可能性を秘めています。データサイエンスのキャリアを築くには、数学の堅固な基礎とアルゴリズムの深い理解が必要です。企業環境では、AIの出力の信頼性や信頼性を確保するために、新たな検証技術が必要とされます。 AIツールが進化するにつれて、データサイエンティストはこれらのツールを操作するだけでなく、強化および改善するスキルが必要です。私たちのコミュニティチャンネルで、AIとデータサイエンスの著名な専門家とのより多くの洞察に出会いましょう！データサイエンスにおいて技術的な深さとマクロ視点をどのようにバランスしますか？日常の業務では、私は様々な優れた機関や企業からのメンターに多くを負っています。彼らは私に技術は目的ではなく手段であるという哲学を教え込んでくれました。重要なのは問題を理解するために多くの時間を費やすことであり、その努力の90％以上がそこに集中されます。残りは解決策を見つけることであり、これには他の人々が同様の問題にアプローチした方法や顧客の最終的なニーズを考慮することが多く含まれます。このアプローチは、テクノロジーをビジネスへとつなげるための基本となっています。顧客の問題を解決するためのアプローチはどのようになっていますか？解決に値する問題が特定されると、まず問題を解決するために必要なデータが利用可能かどうかを確認します。次に、問題を解決するための技術が合理的な時間枠内で存在するかどうかを評価します。将来の道筋を見出せる場合は、たとえそれが数年後であっても、プルーフオブコンセプト（POC）に進むことになります。このPOCは包括的であり、データパイプラインからエンドツーエンドの機能までをカバーしていますが、この段階ではスケーラビリティは主な問題ではありません。目標は、アルゴリズム、データソース、および目指すアウトプットの性質への明確なパスを持つことです。最適化フェーズとMLオプスはどのように扱いますか？成功したPOCの後、最適化フェーズに入ります。ここには作業の大部分があります。これには、モデルが異なるビジネスプロセスや地理に適応し、分布が外れた場合に修正できることを確認することが含まれます。また、モデルが効率的に再トレーニングでき、適切にスケーリングできることも重要です。このフェーズは重要であり、モデルが概念から実用的な展開可能なソリューションへと移行する場所です。データサイエンスプロジェクトで最も一般的な落とし穴は何ですか？最も高額なミスは、AIの誇大広告とコミュニケーションのミスによるものです。顧客との明確かつ相互の期待設定が重要です。しばしば、顧客はAIに関連する業界の話題により期待が高く、常に正しい答えを提供できるとは限らない最先端技術を理解していないことがあります。別の落とし穴は、問題を正しく定義しないことです。顧客の問題に直接対処しないか、あるいは「すべてをやり尽くす」ことを試みることによって問題を不適切に定義する場合があります。ワークフローで生成AIとどのように対話しますか？著作権やIPの汚染への懸念から、ほとんどの企業では生成AIは広く使用されていません。ただし、商業的に利用可能なオープンソースの素材を活用しています。生成AIは、テキスト要約、テキスト拡張、説明の提供などの領域で大きく進化しています。信頼性にはまだ課題があり、大規模な言語モデル（LLM）の出力をフィルタリングする技術を調査しており、それが企業で信頼性のあるものであることを確認しています。ジェネレーティブAIが企業ソリューションに与える影響はどのようなものですか？…

クエリ駆動型データモデリングとは何ですか？

もし見逃した方がいたら、数週間前に、「データエンジニアリングの基礎」の共著者の一人が、クエリ駆動型データモデリングの概念を定義したライブショーを行いました彼は、標準的なデータモデリングの概念である「概念的」「論理的」「物理的」というものを参照していましたが、更に4番目の「クエリ駆動型モデリング」を追加しました...

Amazon MusicはSageMakerとNVIDIAを使用してMLの訓練および推論のパフォーマンスとコストを最適化しています

Amazon Music のストリーミングのダイナミックな世界では、曲やポッドキャスト、プレイリストの検索ごとに物語、ムード、感情の洪水が待っていますこれらの検索は新たな発見、大切な経験、永続する思い出への入り口となります検索バーは単に曲を見つけるためだけではありません

「時間の最適化を送る」

「STO（ストラテジックタイミングオプティマイゼーション）は、戦略的なメッセージングのタイミングを通じて、望ましい顧客の行動を最大化することを目指していますこれには、実験とデータ分析を通じて仮定を検証することが含まれます」

MusicGenを再構築：MetaのAI音楽における地下進化

2023年2月、Googleは彼らの生成音楽AI MusicLMで波風を立てましたその時点で、二つのことが明確になりました多くの人が次の画期的なモデルが…の10倍の大きさになるだろうと予想していました

データ分析の仕事のトレンド：パート2

「データ分析の求人市場で需要のあるこれらのスキルセットをチェックしてください」

Career Advice

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...」

Learn more about Search Results Tome - Page 7