Search Results AWS Identity and Access Management

Amazon Lexのチャットボット開発ライフサイクルをテストベンチで加速化する

Amazon Lexは、ボットの開発者がシステムのスケーリング前にエラー、欠陥、またはバグを特定し、ボットが特定の要件、ニーズ、および期待を満たしているかどうかを確認するために、テスト工程が必要です新しいボットテストソリューションであるTest Workbenchを発表し、ボットテストプロセスを簡素化、自動化するためのツールを提供することを喜んでいます[…].

Amazon SageMakerでTritonを使用してMLモデルをホストする：ONNXモデル

ONNX（Open Neural Network Exchange）は、多くのプロバイダーによって広くサポートされている深層学習モデルを表現するためのオープンソースの標準ですONNXは、機械学習（ML）モデルを実行するために必要なメモリと計算を削減するための最適化および量子化モデルのツールを提供しますONNXの最大の利点の1つは、標準化された形式を提供することです[…]

Amazon TranslateのActive Custom Translationを使用して、マルチリンガル自動翻訳パイプラインを構築します

Deep Learning（D2L.ai）に飛び込むは、深層学習を誰にでもアクセス可能にするオープンソースのテキストブックですPyTorch、JAX、TensorFlow、MXNetで自己完結型のコードを含む対話型Jupyterノートブック、実世界の例、解説図、数学などが特徴ですこれまでに、D2Lは世界中の400以上の大学で採用されています、例えば[...]

「Amazon SageMakerは、企業がユーザーをSageMakerにオンボードするために、SageMakerドメインのセットアップを簡単化します」

機械学習（ML）の採用を規模化するにつれて、組織は新たなインフラストラクチャを効率的かつ信頼性のある方法で展開し、ML環境へのチームのオンボードを求めていますその中でも、ユーザーの役割と活動に基づいた認証と詳細な権限設定の構築は一つの課題です例えば、MLOpsエンジニアは通常、モデルの展開活動を行います

クラウドの保護：クラウドセキュリティのフロンティアを航海する

この記事では、クラウドセキュリティについて、重要な考慮事項、ベストプラクティス、およびクラウド上のデータを保護するための進化するランドスケープについて探求します

大規模なMLライフサイクルの統治、パート1：Amazon SageMakerを使用してMLワークロードを設計するためのフレームワーク

あらゆる規模や業界の顧客が、機械学習（ML）を自社の製品やサービスに取り入れることでAWS上で革新を遂げています生成モデルに関する最近の進展は、さらに様々な業界におけるMLの採用の必要性を高めていますただし、セキュリティ、データプライバシー、ガバナンスの制御の実装は、顧客がMLを実施する際に直面する主要な課題です

『Langchainを使って履歴書のランキングをマスターする方法』

紹介常に進化している求人市場では、雇用主は求人毎に多くの履歴書に圧倒されることがよくあります。最も適任の候補者を特定するためにこれらの履歴書を見極めるプロセスは、時間と労力がかかるものとなります。この課題に対処するために、私たちはLangchainという堅牢な言語処理ツールを使用した高度な履歴書ランキングの作成について詳しく説明します。このアプリケーションは、指定されたキーワードスキルに基づいて履歴書を自動的にフィルタリングし、スキルの一致度によって順位付けします。学習目標 Langchainを使用した履歴書ランキングアプリケーションの開発の深い理解候補者評価プロセスの効率化適した求職者を効率的に特定する方法この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。 AIによる履歴書ランキングの重要性時間の節約: AIは時間を節約するアシスタントとして考えてください。数秒で大量の履歴書を処理するため、数時間を費やす必要はありません。これにより、他の重要なタスクに集中することができます。スマートな選択肢: AIは高速だけでなく、スマートでもあります。求人要件に完全に一致する履歴書を見つけ出します。これにより、より優れた採用の意思決定が可能になり、適切な人材をより早く見つけることができます。競争優位: 求人募集が数十、場合によっては数百に及ぶ世界で、AIを使用することは競争力を与えます。競争に追いつくだけでなく、効率的かつ効果的な採用方法で先駆者となります。ストレス軽減: 履歴書の整理はストレスを感じることがあります。AIはそのプレッシャーを取り除き、採用プロセスをスムーズで誰もが楽しめるものにします。それでは、この旅に出発し、ステップバイステップで独自のAIによる履歴書ランキングツールの作成方法を見つけていきましょう。ステージの設定なぜ履歴書ランキングが必要なのか？採用プロセスはいかなる組織の成長において重要な要素です。しかし、応募者の数が増えるにつれ、履歴書を手作業で整理することは時間のかかる作業であり、ヒューマンエラーが発生しやすくなります。履歴書ランキングは、最も適任の候補者を特定するプロセスを自動化することで、時間を節約するだけでなく、潜在的な候補者を見逃さないようにします。 Langchainの紹介 Langchainは、高度なテキスト分析と情報抽出のタスクを開発者に提供する包括的な言語処理ツールです。テキストの分割、埋め込み、シーケンシャル検索、質問応答の取得などの機能を備えています。Langchainを活用することで、履歴書から重要な情報を自動的に抽出し、ランキングプロセスを効率化することができます。…

「5つの手順でGoogle Cloud Platformを始める」

「アカウントのセットアップからモデルの展開まで、データサイエンスと機械学習のためのGoogle Cloud Platformの必須要素を、実践的なプロジェクトの例を交えて探索してください」

Data Engineering

「Amazon TextractとAmazon OpenSearchを使用してスマートなドキュメント検索インデックスを実装する」

この投稿では、ドキュメント検索インデックスソリューションを迅速に構築および展開する旅に連れて行きますこのソリューションは、組織がドキュメントから洞察をより効果的に抽出するのを支援します例えば、人事部門では従業員契約の特定の条項を探しているか、財務アナリストでは支払いデータを抽出するために膨大な数の請求書を選別している場合でも、このソリューションは、あなたが必要な情報に前例のない速度と正確さでアクセスできるようにするためにカスタマイズされています

Amazon SageMakerを使用して、Hugging Faceモデルを簡単にデプロイできます

今年早くも、Hugging FaceをAmazon SageMakerで利用しやすくするためにAmazonとの戦略的な協力を発表し、最先端の機械学習機能をより速く提供することを目指しています。新しいHugging Face Deep Learning Containers (DLCs)を導入し、Amazon SageMakerでHugging Face Transformerモデルをトレーニングすることができます。今日は、Amazon SageMakerでHugging Face Transformersを展開するための新しい推論ソリューションを紹介します！新しいHugging Face Inference DLCsを使用すると、トレーニング済みモデルをわずか1行のコードで展開できます。また、Model Hubから10,000以上の公開モデルを選択し、Amazon SageMakerで展開することもできます。 SageMakerでモデルを展開することで、AWS環境内で簡単にスケーリング可能な本番用エンドポイントが提供されます。モニタリング機能やエンタープライズ向けの機能も組み込まれています。この素晴らしい協力を活用していただければ幸いです！以下は、新しいSageMaker Hugging Face…

Learn more about Search Results AWS Identity and Access Management - Page 8