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ドメインを橋渡しする：MLリスク管理における金融、プライバシー、ソフトウェアのベストプラクティスの注入

2018年、ブルームバーグの記事「Zillowのアルゴリズムによる買収ラッシュが自社のホームフリッピング実験を失敗に終わらせた」というニュースが大きな話題となりましたこの記事では、ZillowがiBuyingの世界へ果敢に参入し、自社の成功を賭けていたことが詳細に説明されています

「LLMOps対MLOps 違いを理解する」

大規模言語モデルは現在非常に人気があり、それに伴ってより良い管理、組織、計画が必要とされています機械学習がMLOpsにつながるように、LLM（大規模言語モデル）もLLMOps（大規模言語モデルオペレーションズ）につながっていますLLMOpsとMLOpsはデータのクリーンさを確保するという点など多くの類似点がありますが、...

「Amazon SageMakerでのMLOpsによる堅牢な時系列予測」

データ駆動の意思決定の世界では、時系列予測は企業が過去のデータのパターンを利用して将来の結果を予測するための重要な要素です資産リスク管理、トレーディング、天気予報、エネルギー需要予測、バイタルサインモニタリング、交通分析などの分野で働いている場合、正確に予測する能力は成功に不可欠ですこれらの応用では、[…]

エッジでの視覚品質検査のためのエンド・ツー・エンドMLOpsパイプラインの構築-パート2

このシリーズの第1部では、エッジでの視覚品質検査ケースのためのエンドツーエンドのMLOpsパイプラインのアーキテクチャを作成しましたデータのラベリングからモデルのトレーニング、エッジでの展開まで、機械学習（ML）プロセス全体を自動化するために設計されていますマネージドおよびサーバーレスのサービスに焦点を当てることで、[…]を削減します

エッジでのビジュアル品質検査のためのエンドツーエンドのMLOpsパイプラインの構築-パート3

これは、エッジでのビジュアル品質検査のためにMLOpsパイプラインを設計・実装するシリーズの第3部ですこの記事では、エンドツーエンドのMLOpsパイプラインのエッジ展開部分を自動化する方法に焦点を当てます AWS IoT Greengrassを使用して、モデルの推論を管理する方法を紹介します

「Amazon SageMaker Canvas UIとAutoML APIを使用して、時系列の予測を最大50%高速化しましょう」

私たちは、Amazon SageMaker Canvasがタイムシリーズ予測のための機械学習モデルをより迅速かつ使いやすい方法で作成できることをお知らせできることを嬉しく思っていますSageMaker Canvasは、ビジネスアナリストが正確な機械学習（ML）モデルを生成するためのビジュアルなポイントアンドクリックサービスであり、機械学習の経験がなくてもコードを一行も書かずに利用できますSageMaker [...]

エッジMLのタイプとエンタープライズのユースケース

エッジマシンラーニングにより、デバイスはAIのタスクをローカルで実行することができ、結果的に待ち時間が短縮され、データのプライバシーが向上し、リアルタイムの意思決定が可能になります

「生成AIのためのモダンなMLOpsプラットフォーム」

ジェネレーティブAI用のモダンなMLOpsプラットフォームは、機械学習オペレーションの実践をジェネレーティブモデルの特徴とシームレスに統合します

エッジ上でのビジュアル品質検査のためのエンドツーエンドのMLOpsパイプラインの構築-パート1

「機械学習（ML）モデルの成功した導入は、エンドツーエンドのMLパイプラインに大きく依存していますこのようなパイプラインの開発は困難な場合もありますが、エッジMLユースケースを扱う場合はさらに複雑になりますエッジでの機械学習は、実行可能性をもたらす概念です...」

MailchimpにおけるMLプラットフォーム構築の教訓

この記事はもともと、「MLプラットフォームポッドキャスト」という番組のエピソードでしたこの番組では、ピオトル・ニェジヴィエツとアウリマス・グリチューナスが、MLプラットフォームの専門家たちと一緒に、設計の選択肢、ベストプラクティス、サンプルのツールスタック、そして最高のMLプラットフォームの専門家たちからの実際の学びを話し合っていますこのエピソードでは、ミキコ・バゼリーがMLの構築から学んだことを共有します...

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