Learn more about Search Results RT-2 - Page 8

このAIニュースレターは、あなたが必要とするすべてです＃73

今週の会話は、再びOpenAIのDevdayの余波、新製品のリリース、そしてGPTStoreの将来の可能性についての推測で占められていましたすでに10,000以上のGPTが作成されています...

オープンAIは、人工汎用知能への追加資金を推進しています

オープンAIのCEO、サム・オルトマンは、フィナンシャル・タイムズのインタビューによると、人工知能全般への追加の資金提供を推進していますこれの目標は、人間の知能に匹敵するかそれを上回る可能性があるAIを作成することですAIスタートアップへの重要な投資家であるマイクロソフトは、すでに...

ビッグデータの力を解放する：グラフ学習の魅力的な世界

大企業は膨大な量のデータを生成し蓄積しています例えば、このデータの90%は最近の数年間に作成されたものですしかし、このうち73%のデータはまだ利用されていません[1]しかし、ご存知のように…

「ユーザーとの対話により、RAG使用例でのLLM応答を改善する」

最も一般的な生成AIと大規模言語モデル（LLM）の応用の1つは、特定の外部知識コーパスに基づく質問に答えることです情報検索増強生成（RAG）は、外部知識ベースを使用する質問応答システムを構築するための人気のある技術です詳細については、「Amazonと一緒に強力な質問応答ボットを作成する」を参照してください

「Pythonによるロジスティック回帰のエラーのデバッグのベストプラクティス」

「ロジスティック回帰（LR）の基本についてはたくさんのことが書かれてきましたその多機能性や実績のあるパフォーマンス、基礎となる数学についてもしかし、LRを成功裏に実装し、デバッグする方法を知ることが重要です...」

分散システム設計におけるコンセンサスアルゴリズムの役割の探索

この記事では、信頼性、データの一貫性、および耐障害性を確保する責任を負う人々の重要性と役割について探求します

機械学習のための高品質データセットの作成初心者ガイド

このチュートリアルでは、高品質なデータを取得し、機械学習の分類結果を改善する方法を紹介します

『RAG データとの会話の仕方』

「以前の記事では、ChatGPTを使用してトピックモデリングを行う方法についてご紹介しました私たちのタスクは、さまざまなホテルチェーンの顧客からのコメントを分析し、それぞれに言及された主要なトピックを特定することでした...」

Amazon ComprehendとLangChainを使用して、生成型AIアプリケーションの信頼性と安全性を構築しましょう

私たちは、産業全体で生成型AIアプリケーションを動かすための大規模言語モデル（LLM）の活用が急速に増加していることを目撃していますLLMsは、創造的なコンテンツの生成、チャットボットを介した問い合わせへの回答、コードの生成など、さまざまなタスクをこなすことができますLLMsを活用してアプリケーションを動かす組織は、ジェネラティブAIアプリケーション内の信頼性と安全性を確保するために、データプライバシーについてますます注意を払っていますこれには、顧客の個人情報（PII）データを適切に処理することが含まれますまた、不適切で危険なコンテンツがLLMsに拡散されないように防止し、LLMsによって生成されたデータが同じ原則に従っているかどうかを確認することも含まれますこの記事では、Amazon Comprehendによって可能になる新機能について議論し、データプライバシー、コンテンツの安全性、既存のジェネラティブAIアプリケーションにおける迅速な安全性を確保するためのシームレスな統合を紹介します

統計力の解読：マーケティング研究における精度の鍵

この記事は「マーケティング効果の測定」シリーズの続きであり、前回のパートを見逃した場合は、ここで簡単に振り返ります帰無仮説（H0）は、仮説として定義されます...

Find the right Blockchain Investment for you

Web 3.0 is coming, whether buy Coins, NFTs or just Coding, everyone can participate.

Advertising with us