Search Results Amazon Comprehend

「Amazon ComprehendのためのPDFの事前ラベル付けを自動化する」

「Amazon Comprehend」はテキストデータから洞察を得るための事前トレーニング済みおよびカスタムAPIを提供する自然言語処理（NLP）サービスですAmazon Comprehendのお客様は、位置、人名、日付など、ビジネスに特有の興味のあるエンティティを抽出するためのカスタムなる名前エンティティ認識（NER）モデルをトレーニングすることができますカスタムモデルをトレーニングするには、[...]

Amazon Kendraを使用して保険請求をインテリジェントに処理するために、Amazon Comprehendで作成されたカスタムメタデータを使用します

構造化データとは、データベース内の列に格納された情報のように固定されたパターンに従うデータ、およびテキスト、画像、またはソーシャルメディアの投稿などの特定の形式やパターンを持たない非構造化データの両方が、さまざまな組織で生産され、消費され続けています例えば、国際データコーポレーション（IDC）によると、[…]

「Amazon Comprehend を使用して有害なコンテンツを検出しましょう」

「オンラインコミュニティは、ゲーム、ソーシャルメディア、eコマース、デート、eラーニングなどの業界全体にわたり、ユーザーエンゲージメントを促進していますこれらのオンラインコミュニティのメンバーは、プラットフォームのオーナーに対して、安全かつ包括的な環境を提供し、自由にコンテンツを消費し、貢献できる信頼を寄せていますコンテンツモデレーターは、ユーザーが生成したコンテンツをレビューし、安全で遵守されているかをチェックするためにしばしば雇われています...」

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

「リヴィールのロジクルが大規模な法的文書からAmazon Comprehendを使用してPIIを検知・削除した方法」

今日、個人を特定できる情報（PII）はどこにでもありますPIIはメールやスラックのメッセージ、ビデオ、PDFなどいろいろな場所に存在します特定の個人を識別するために使用できるデータや情報を指しますPIIは機密性が高く、名前、連絡先情報、身分証明番号、金融情報などさまざまな種類の個人データを含みます

カスタム分類モデルでの予測の品質を向上させるには、Amazon Comprehendを使用します

この記事では、Amazon Comprehendを使用してカスタム分類モデルを構築し最適化する方法について説明しますAmazon Comprehendのカスタム分類を使用して、マルチラベルのカスタム分類モデルを構築する方法をデモンストレーションし、トレーニングデータセットの準備とモデルのチューニングについてのガイドラインを提供します精度、適合率、再現率、F1スコアなどのパフォーマンスメトリックを満たすためにモデルを調整する方法も解説します

「Amazon Comprehendのカスタム分類を使用して分類パイプラインを構築する（パートI）」

このマルチシリーズのブログ投稿の最初のパートでは、スケーラブルなトレーニングパイプラインの作成方法と、Comprehendカスタム分類モデルのためのトレーニングデータの準備方法について学びます数回のクリックでAWSアカウントにデプロイできるカスタム分類トレーニングパイプラインを紹介します

「Amazon QuickSightでワードクラウドとしてAmazon Comprehendの分析結果を可視化する」

自由形式のテキスト文書のリポジトリで洞察を探すことは、藁の中の針を探すようなものです従来のアプローチでは、単語のカウントや他の基本的な分析を使用して文書を解析することがありますが、Amazon AIと機械学習（ML）ツールの力を活用することで、より深い内容の理解を得ることができます[…]

「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...」

「Amazon SageMaker Data Wranglerを使用して、生成型AIのデータ準備をシンプルにする」

生成型人工知能（生成型AI）モデルは、高品質のテキスト、画像、およびその他のコンテンツを生成する能力を見せていますしかし、これらのモデルは、最大の可能性を発揮するためには大量のクリーンで構造化されたトレーニングデータが必要ですほとんどの現実世界のデータはPDFなどの非構造化形式で存在しており、効果的に使用するためには前処理が必要ですIDCによると、[…]

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