Search Results Amazon Simple Storage Service

「Amazon SageMaker JumpStartを使用したゼロショットテキスト分類」

自然言語処理（NLP）は、機械学習（ML）の分野であり、コンピュータに人間と同じようにテキストや話された言葉を理解する能力を与えることに関心があります最近では、トランスフォーマーアーキテクチャなどの最先端のアーキテクチャが使用され、テキスト要約、テキスト分類、エンティティ認識などのNLP下流タスクでほぼ人間のパフォーマンスを実現するために使用されています

「Amazon SageMakerに展開された生成AIを使用して創造的な広告を生成する」

創造的な広告は、生成AI（GenAI）によって革命を起こす可能性がありますGenAIモデルを再トレーニングし、テキストのプロンプト（シーンやモデルによって生成されるオブジェクトを説明する文）など、モデルにいくつかの入力を提供することで、製品写真などの新しい画像の幅広いバリエーションを作成できるようになりました

「GPUを使用してAmazon SageMakerのマルチモデルエンドポイントで数千のモデルアンサンブルを展開し、ホスティングコストを最小限に抑えます」

「人工知能（AI）の導入は、さまざまな業界やユースケースで加速しています深層学習（DL）、大規模言語モデル（LLM）、生成型AIの最近の科学的な突破により、お客様はほぼ人間のような性能を持つ高度な最先端ソリューションを利用することができるようになりましたこれらの複雑なモデルでは、ハードウェアのアクセラレーションが必要とされることがありますなぜなら、それにより高速なトレーニングだけでなく、より速い推論も可能になるからです[…]」

「Amazon SageMaker StudioでSpark UIをホストする」

「Amazon SageMakerは、ビッグデータ処理のための人気のある分散コンピューティングフレームワークであるApache Sparkを使用して、分散データ処理ジョブを実行するためのいくつかの方法を提供していますSageMaker StudioノートブックとAWS Glueのインタラクティブセッションを接続して、Sparkジョブをサーバーレスクラスターで実行するために、SageMaker StudioからSparkアプリケーションをインタラクティブに実行することができますインタラクティブセッションを使用することで、[...]」

「新しいAmazon Kendra Alfrescoコネクタを使用して、Alfrescoコンテンツをインデックス化します」

「Amazon Kendraは、機械学習（ML）によって推進された非常に正確で使いやすい知的な検索サービスですAmazon Kendraは、コンテンツをインジェストしてインデックス化するプロセスを簡素化するためのデータソースコネクタのスイートを提供しています組織内の貴重なデータは、構造化および非構造化のリポジトリに保存されています企業の検索ソリューションは、[...]」

「Amazon SageMakerとSalesforce Data Cloudの統合を使用して、SalesforceアプリをAI/MLで強化しましょう」

この投稿は、Salesforce Einstein AIの製品ディレクターであるダリル・マーティスと共同執筆されたものですこれは、Salesforce Data CloudとAmazon SageMakerの統合について議論するシリーズの2回目の投稿です第1部では、Salesforce Data CloudとEinstein StudioのSageMakerとの統合が企業が安全にSalesforceデータにアクセスできるようにする方法を示しています

Amazon SageMakerとAmazon Rekognitionを使用して、画像内の車の位置を検出するためのコンピュータビジョンモデルを構築してトレーニングする

コンピュータビジョン（CV）は、機械学習（ML）とディープラーニングの最も一般的な応用の一つです使用例は、自動運転車、ソーシャルメディアプラットフォームでのコンテンツモデレーション、がん検出、自動欠陥検出などがありますAmazon Rekognitionは、オブジェクト検出、ビデオセグメント検出、コンテンツモデレーションなどのCVタスクを実行できる、完全に管理されたサービスです

「Amazon SageMakerを使用して数千のMLモデルのトレーニングと推論をスケール化する」

数千のモデルのトレーニングとサービスには、堅牢でスケーラブルなインフラストラクチャが必要ですそれがAmazon SageMakerの役割ですSageMakerは、開発者やデータサイエンティストが迅速にMLモデルを構築、トレーニング、展開できる、完全に管理されたプラットフォームです同時に、AWSクラウドインフラストラクチャを使用することで、コスト削減のメリットも提供しますこの記事では、Amazon SageMaker Processing、SageMakerトレーニングジョブ、SageMakerマルチモデルエンドポイント（MME）などのSageMakerの機能を使用して、コスト効果の高い方法で数千のモデルをトレーニングおよびサービスする方法について説明します説明されているソリューションで始めるには、GitHubの関連するノートブックを参照してください

「生成AIとAmazon Kendraを使用して、エンタープライズスケールでキャプションの作成と画像の検索を自動化する」

Amazon Kendraは、機械学習（ML）によって駆動されるインテリジェントな検索サービスですAmazon Kendraは、ウェブサイトやアプリケーションのための検索を再構築し、従業員や顧客が組織内の複数の場所やコンテンツリポジトリに散らばっているコンテンツを簡単に見つけることができるようにしますAmazon Kendraはさまざまなドキュメントをサポートしています

「Amazon SageMakerを使用して、生成AIを使ってパーソナライズされたアバターを作成する」

生成AIは、エンターテイメント、広告、グラフィックデザインなど、さまざまな産業で創造プロセスを向上させ、加速させるための一般的なツールとなっていますそれにより、観客によりパーソナライズされた体験が可能となり、最終製品の全体的な品質も向上します生成AIの一つの重要な利点は、ユーザーに対してユニークでパーソナライズされた体験を作り出すことです例えば、[…]

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