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「Unblock Your Software Engineers With Unblocked（アンブロックドでソフトウェアエンジニアを活用しましょう）」

「AIは、私たちのフィールドでますます重要な役割を果たしており、私たち開発者の生産性を大きく向上させる能力を持っていますこれまでに経験したことのない方法で生産性を向上させることができます」

「GoでレストAPIを構築する：時系列データのデータ分析」

この記事は、Goで構築されたREST APIの例を示し、CRUD (Create, Read, Update, Delete) 操作および時系列データの統計処理を行う方法を説明していますGoは一般的に使用される選択肢であり、…

「複雑さを排除したデータレイクテーブル上のデータアクセスAPI」

データレイクテーブルは、主にSparkやFlinkなどのビッグデータコンピュートエンジンを使用するデータエンジニアリングチームや、モデルやレポートを作成するデータアナリストや科学者によって利用されます

「マーケティングにおける人工知能の短いガイド」

「デジタルマーケティングにおける人工知能の役割や、ビジネスにおける他のAIツールがデータに基づく意思決定に与える影響について学びましょう」

Tech

AIの生成体験を向上させる Amazon SageMakerホスティングでのストリーミングサポートの導入

「Amazon SageMakerリアルタイム推論を通じたレスポンスストリーミングの提供を発表し、大変興奮していますこれにより、チャットボット、仮想アシスタント、音楽ジェネレータなどの生成型AIアプリケーションのインタラクティブな体験を構築する際に、SageMakerリアルタイム推論を使用してクライアントに連続的に推論レスポンスをストリーミングできるようになりましたこの新機能により、レスポンス全体が生成されるのを待つのではなく、利用可能な場合にすぐにレスポンスをストリーミング開始できますこれにより、生成型AIアプリケーションの最初のバイトまでの時間を短縮できますこの記事では、インタラクティブなチャットのユースケースに対して、新しいレスポンスストリーミング機能を使用したSageMakerリアルタイムエンドポイントを使用してストリーミングWebアプリケーションを構築する方法を紹介しますサンプルデモアプリケーションのUIにはStreamlitを使用しています」

「メールの生産性を革新する：SaneBoxのAIがあなたの受信トレイの体験を変える方法」

生産性について誰かが書くたびに、暗い情景を描くことから始めるようです。「今日のデジタル時代では、誰も何もできない…」または「何かをやり遂げることに絶望的な気持ちになるかもしれません。」しかし、実際は、私たちのほとんどは少し助けが必要です。私たちはかなり上手にやっていますが、より少ない邪魔があれば生活はずっと簡単です。AIが登場し、生産性を向上させる驚異的な能力を持っています。はい、最近はたくさんの情報が流れてきます。通知、タスクリスト、常に注意を引きつけようとする受信トレイなど、私たちの毎日の生産性に影響を与えることができます。しかし、おそらくタスクに溺れているわけではなく、優先順位をつけることができないわけでもありません。そして、あなたは完璧ではありません。それがAIの役割です。課題が増えるにつれて、AIは私たちの働き方を革新する画期的なツールであることを証明しています。AIはデータから学習し、単調なタスクを自動化するための知的な決定を行うことができます。個人の生産性の世界では、AIは混乱を取り除き、プロセスを最適化し、時間を最大限に活用するためのガイドとなることができます。AIメール革命をリードするプラットフォームの1つであるSaneBoxは、AIを活用してあなたのメール体験を変革します。生産性の課題「一生懸命働く」ということが「生産的である」ということを意味すると素敵でしょう。しかし、常にそうとは限りません。実際、生産性は通常、「効率的に働く」が「一生懸命働く」に取って代わるときに向上します。私たちが最大限に生産的になるのを妨げようとする障害はたくさんあります。それらは私たちの職業的な人生だけでなく、私たちの個人的な人生でも課題を提起します。なぜ私たちは生産性が低下しているのでしょうか？情報過多：情報へのアクセスがたくさんあることは、常にデータが押し寄せてくることを意味します。記事、通知、メッセージ、アップデートが私たちに向かって常にやってきます。価値のある情報を見つけるために情報の海を選別すること自体がタスクになってしまいます。注意散漫：ピン！別のソーシャルメディアの通知です。トレンドのあるYouTubeの動画や友達のInstagramの投稿に引き込まれることが頻繁にあります。これらの気を散らす要素は私たちの集中力を分断し、簡単なタスクを数時間にも引き伸ばします。メールの混乱：メールはコミュニケーションを迅速かつ簡単にするためのものです。しかし、ほとんどの人にとって現実は、受信トレイに数百（または数千！）の未読メッセージが溜まっているということです。宣伝メール、アップデート、仕事に関連するメッセージなどがすべて同じ場所に集まります。それらを選別する作業は時間のかかる雑用です。生産性の低下のコストストレス：タスクが積み重なり、締め切りが迫るにつれて、精神的な負担が現実のものになります。私たちはストレスの潜在的な危険性を知っています。職業生活だけでなく、体にも。締め切りの見落とし：生産性の低下は、タスクが予想より時間がかかることを意味します。締め切りを逃すと、職業的な評判を損ない、クライアントの関係を悪化させ、さらには金銭的なペナルティを引き起こす可能性があります。仕事の品質の低下：追いつくために急いだり、絶えず気を散らすと、私たちの仕事の品質は低下します。エラーがより頻繁に起こり、出力の水準が本当の能力を反映しないかもしれません。時間を取り戻し、効率を向上させるためには、これらの課題を理解し、対処することが重要です。幸いなことに、私たちのAIパワードな仲間が助けを提供してくれます。 SaneBoxとそのAIの理解 SaneBoxは、単なるメール管理ツール以上のものです。それはメールの絶え間ない流入に圧倒されている人々にとって、現代の救世主です。私たちの世界はごちゃごちゃしています。SaneBoxは受信トレイを選別し、あなたが最も重要なものだけを見るようにするエレガントな解決策を提供します。それは整理し、優先順位をつけ、メールの体験を効率化するために設計されています。目標は、あなたが受信トレイから離れ、時間を重要なことに集中できるようにすることです。 SaneBoxのAIはどのように動作するのですか？ SaneBoxの優れた性能の中心には、最先端の人工知能があります。しかし、それがどのように機能するのでしょうか？過去の学習：SaneBoxを使い始めると、AIは過去のやり取りを学習してゼロから始めることはありません。SaneBoxは、あなたが関与するメール、無視するメール、削除するメールを学習します。優先度のソート：SaneBoxのAIは、”脳”を構築した後、緊急と非緊急のメッセージを区別し始めます。重要なものは受信トレイの中心に表示され、それ以外のメッセージはSaneLaterというフォルダに移動されます。SaneLaterフォルダに含まれる内容を日次の概要で確認し、自分の都合に合わせてクリアすることができます。継続的な適応：このAIシステムの美しいところは、動的であるということです。あなたの好みや優先事項が変わるにつれて、AIも適応します。例えば、以前は無視していたニュースレターに対して相互作用を開始した場合、SaneBoxはこの行動の変化を認識し、それらのメッセージの処理方法を調整します。要するに、SaneBoxのAIは個人のメールアシスタントとして機能します。それは裏で継続的に作業し、受信トレイが生産性を高める場所となるようにします。 SaneBoxがあなたの生産性を救う方法メールは祝福と呪いの両方になっています。それは主要なコミュニケーション手段ですが、多くの人々が毎日受け取るメールの数は圧倒的です。SaneBoxは、このよくあるメールの圧倒感に立ち向かうためのいくつかの革新的な解決策を提供しています。…

なぜ私たちはHugging Face Inference Endpointsに切り替えるのか、そしてあなたも切り替えるべきかもしれません

Hugging Faceは最近、Inference Endpointsをリリースしました。これは、彼らが言うように「トランスフォーマーを本番環境で解決する」というものです。Inference Endpointsは、次のことができるマネージドサービスです： Hugging Face Hub上で（ほぼ）任意のモデルをデプロイする任意のクラウド（AWS、Azure、GCPも近日中に）にデプロイする GPUを含むさまざまなインスタンスタイプで実行する私たちは、CPU上で推論を行ういくつかの機械学習（ML）モデルを、この新しいサービスに切り替えています。このブログでは、なぜ切り替えるのか、また切り替えを検討する理由について説明します。これまでの取り組み私たちがInference Endpointsに切り替えたモデルは、以前は内部で管理され、AWS Elastic Container Service（ECS）上で実行されていました。これにより、コンテナベースのタスクを実行できるサーバーレスクラスターが提供されます。私たちのプロセスは次のようなものでした： GPUインスタンスでモデルをトレーニングする（transformersでトレーニングされたCMLで供給） Hugging Face Hubにアップロードするモデルを提供するためのAPIを構築する（FastAPI） APIをコンテナにラップする（Docker）コンテナをAWS Elastic…

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