Search Results AWS Lambda

「2023年9月のベストデータ抽出ツール10選」

現代のデジタル時代では、データはしばしば石油に喩えられますそれは、精製されることでイノベーションを推進し、業務を効率化し、意思決定プロセスを支える貴重な資源ですしかし、データを分析して実践的な洞察に変換する前に、まず多種多様なプラットフォーム、アプリケーション、システムから効果的にデータを入手し抽出する必要があります

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「Amazon Rekognition、Amazon SageMaker基盤モデル、およびAmazon OpenSearch Serviceを使用した記事のための意味論的画像検索」

デジタルパブリッシャーは、新しいコンテンツをできるだけ迅速に生成し、公開するために、メディアのワークフローを効率化し自動化する方法を常に探していますパブリッシャーは、何百万もの画像を含むリポジトリを持っており、これらの画像を記事間で再利用することで費用を節約する必要がありますこのようなスケールのリポジトリ内で、記事に最も適した画像を見つけることは、時間のかかる繰り返しの手作業であり、自動化することができますまた、リポジトリ内の画像が正しくタグ付けされていることも自動化できます（お客様の成功事例については、Aller Media Finds Success with KeyCore and AWSを参照してください）この記事では、Amazon Rekognition、Amazon SageMaker JumpStart、Amazon OpenSearch Serviceを使用して、このビジネスの問題を解決する方法を示します

「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 Pipelinesを使用した機械学習ワークフローの構築のためのベストプラクティスとデザインパターン」

この投稿では、SageMakerパイプラインの価値を最大化し、開発体験をシームレスにするためのベストプラクティスをいくつか紹介しますまた、SageMakerパイプラインを構築する際の一般的なデザインシナリオとパターンについても説明し、それらに対処するための例も提供します

「過去のデータ、Ray、およびAmazon SageMakerを使用して装置のパフォーマンスを最適化する」

この記事では、Amazon SageMakerを使用してRayのRLlibライブラリを使って、過去のデータのみを使用して最適な制御ポリシーを見つけるためのエンドツーエンドのソリューションを構築します強化学習についてもっと学ぶには、Amazon SageMakerで強化学習を使用するを参照してください

ラマとChatGPTを使用してマルチチャットバックエンドのマイクロサービスを構築する

LLM（Language Model）が進化し続けるにつれて、複数のモデルを統合したり、それらを切り替えることはますます困難になっていますこの記事では、モデルの統合をビジネスアプリケーションから分離し、プロセスを単純化するために、マイクロサービスアプローチを提案しています

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「Amazon SageMaker JumpStartを使用して、Generative AIとRAGを活用して安全なエンタープライズアプリケーションを構築する」

この投稿では、AWS Amplifyを使用してセキュアなエンタープライズアプリケーションを構築し、Amazon SageMaker JumpStart基盤モデル、Amazon SageMakerエンドポイント、およびAmazon OpenSearch Serviceを呼び出して、テキストからテキストまたはテキストから画像への変換、およびRetrieval Augmented Generation（RAG）の作成方法を説明しますこの投稿を参考にして、AWSサービスを使用してジェネレーティブAI領域のセキュアなエンタープライズアプリケーションを構築するために利用できます

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「2023年9月のベストデータ抽出ツール10選」

「Amazon Rekognition、Amazon SageMaker基盤モデル、およびAmazon OpenSearch Serviceを使用した記事のための意味論的画像検索」

「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」

「Amazon SageMaker Pipelinesを使用した機械学習ワークフローの構築のためのベストプラクティスとデザインパターン」

「過去のデータ、Ray、およびAmazon SageMakerを使用して装置のパフォーマンスを最適化する」

ラマとChatGPTを使用してマルチチャットバックエンドのマイクロサービスを構築する

「Amazon SageMaker JumpStartを使用して、Generative AIとRAGを活用して安全なエンタープライズアプリケーションを構築する」

「キャリアのために右にスワイプ：仕事のためのTinderを作る」

「Amazon Redshift」からのデータを使用して、Amazon SageMaker Feature Storeで大規模なML機能を構築します

「Amazon CloudWatchを使用して、Amazon SageMakerのための集中監視およびレポートソリューションを構築する」

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