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Pythonでのデータサイエンスの線形代数講座

数学の一分野である線形代数は、データサイエンスにおいて非常に役立ちます線形代数を使うことで、大量のデータに数学的な操作を行うことができます機械学習で使用されるほとんどのアルゴリズムも線形代数を使用しています

「品質と責任について大規模な言語モデルを評価する」

生成AIに関連するリスクは広く公表されています有毒性、偏見、逸出した個人情報、幻覚は組織の評判に悪影響を与え、顧客の信頼を損ないます研究によると、バイアスや有毒性のリスクは、事前訓練された基盤モデル（FM）から特定のタスクに向けた生成AIサービスに移行するだけでなく、FMを特定のタスクに調整することによっても発生します

「Amazon Titanを使用して簡単に意味論的画像検索を構築する」

デジタル出版社は、品質を損なうことなく、新しいコンテンツを迅速に生成・公開するために、常にメディアワークフローを効率化・自動化する方法を探し続けていますテキストの本質を捉えるために画像を追加することは、読む体験を向上させることができます機械学習技術を使うことで、そのような画像を発見することができます「印象的な画像は...」

大規模に基礎モデルをトレーニングするためのAmazon SageMaker HyperPodの紹介

基盤モデル（FMs）の構築には、数十億から数千億のパラメータを持つモデルを大量のデータで訓練するために、大規模なクラスタの構築、維持、最適化が必要ですモデルのトレーニングの進行状況を数日または数週間失わずに、障害や環境変化に対応できる堅牢な環境を構築することは、運用上の課題です

「Amazon SageMakerを使用して数百のモデルにスケールされたファウンデーションモデルの推論 – パート1」

「ファンデーションモデル（FM）の民主化が一般化し、AIを活用したサービスへの需要が増加するにつれ、ソフトウェアプロバイダーは、組織内のデータ科学者および外部の顧客を対象にしたマルチテナントをサポートする機械学習（ML）プラットフォームを利用しようとしていますますます多くの企業が、ファンデーションモデルの利用価値に気付き始めています...」

「Amazon SageMakerの最新機能を使用することで、モデルのデプロイコストを平均で50％削減します」

組織がモデルを本番環境に展開するにつれて、彼らは常に最新のアクセラレーター（AWS InferentiaやGPUなど）で実行される基盤モデル（FM）の性能を最適化する方法を探し続けていますこれにより、コストを削減し、応答遅延を減らして最高のエンドユーザーエクスペリエンスを提供できるようになりますしかし、一部の基盤モデルは十分に活用されていません...

「Amazon SageMakerを使用して、クラシカルなMLおよびLLMsを簡単にパッケージ化してデプロイする方法、パート2：SageMaker Studioでのインタラクティブなユーザーエクスペリエンス」

Amazon SageMakerは、開発者やデータサイエンティストが機械学習（ML）モデルを効率的かつ簡単に構築、トレーニング、展開することができる、完全に管理されたサービスですSageMakerを使用すると、APIコールを通じてモデルを直接本番環境に展開することが簡単になりますモデルはコンテナにパッケージ化され、堅牢でスケーラブルな展開が可能ですSageMakerは以下の機能を提供します[…]

「Amazon SageMakerを使用してクラシカルなMLとLLMsを簡単にパッケージ化し、デプロイする方法 – パート1：PySDKの改善」

Amazon SageMakerは、開発者やデータサイエンティストが迅速かつ簡単に、いかなるスケールでも機械学習（ML）モデルを構築、トレーニング、展開できるようにする完全管理型サービスですSageMakerは、モデルをAPI呼び出しを介して直接本番環境に展開することを簡単にしますモデルはコンテナにパッケージ化され、堅牢かつスケーラブルな展開が可能です尽管[...]

新しい – Code-OSS VS Codeオープンソースに基づくコードエディタが、Amazon SageMaker Studioで利用可能になりました

本日は、Amazon SageMaker Studioにおける新しい統合開発環境（IDE）オプションであるCode Editorのサポートを発表することを嬉しく思いますCode Editorは、Code-OSS、つまりVisual Studio Codeのオープンソース版に基づいており、機械学習（ML）開発者が知っていて愛している人気のあるIDEの馴染みのある環境とツールにアクセスする機能が完全に統合されています

ナレッジグラフ、ハードウェアの選択、Pythonのワークフロー、およびその他の11月に読むべきもの

データと機械学習の専門家にとって、1年間のイベント満載な時期もいよいよ終盤に入ってきました皆さんの中には、新しいスキルを学ぶために最後の力を振り絞り、最新の研究に追いつくために奮闘している方も多いことでしょう

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