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成功の鍵を開ける：IBM Watsonがあなたのビジネスを革命する方法

「IBM WatsonのAIが、さまざまな業界でビジネスを変革し、データに基づいた意思決定、効率化された業務、充実した顧客体験、カスタマイズされたソリューションを可能にする方法を探求してください Watsonの革新について学び、導入方法や将来の対策に必要な倫理的な考慮事項について貴重な見識を得てください」

「NVIDIA BioNeMoがAWS上での薬剤探索のための生成型AIを可能にする」

主要な製薬会社やテクバイオ企業の研究者や開発者は、Amazon Web Servicesを通じてNVIDIA Claraソフトウェアとサービスを簡単に展開できるようになりました。詳細はこちらをご覧ください。本日のAWS re:Inventで発表されたこの取り組みにより、AWSクラウドリソースを使用しているヘルスケアおよびライフサイエンスの開発者は、NVIDIAの加速オファリングを柔軟に統合することができるようになります。これにはNVIDIA BioNeMo（創成AIプラットフォーム）も含まれており、AWS上のNVIDIA DGX Cloudに追加され、高性能コンピューティングのためのAWS ParallelClusterクラスタ管理ツールとAmazon SageMakerマシンラーニングサービスを介して現在利用可能です。北薬やライフサイエンス企業の数千社がAWSを利用しています。彼らは今やBioNeMoにアクセスして、専有データを使用してデジタル生物学の基礎モデルを構築またはカスタマイズし、NVIDIA GPUアクセラレートクラウドサーバーを使用してモデルのトレーニングとデプロイをスケールアップすることが可能です。 Alchemab Therapeutics、Basecamp Research、Character Biosciences、Evozyne、Etcembly、LabGeniusなどのテクバイオイノベーターは、既にBioNeMoを使用して創成AIによる医薬品の探索と開発を行っています。このコラボレーションにより、彼らはバイオモレキュラーデータ上でトレーニングされた創成AIモデルを開発するためにクラウドコンピューティングリソースを迅速にスケールアップするためのより多くの方法を得ることができます。この発表により、NVIDIAの既存のヘルスケアに特化したオファリングがAWS上で利用可能になります。それには、医療画像処理のためのNVIDIA MONAIおよびジェノミクスの加速のためのNVIDIA Parabricksも含まれています。 AWSでの新機能：NVIDIA BioNeMoが創成AIを推進する BioNeMoは、デジタル生物学のためのドメイン固有のフレームワークであり、事前学習済みの大規模言語モデル（LLM）、データローダー、最適化されたトレーニングレシピを含んでいます。これにより、ターゲットの同定、タンパク質構造の予測、薬剤候補のスクリーニングを加速することで、コンピュータ支援の薬剤探索を推進することができます。薬剤探索チームは、BioNeMoを使用して専有データを活用し、クラウドベースの高性能コンピューティングクラスター上でモデルを構築または最適化することができます。…

「MATLABとAmazon SageMakerによる機械学習」

この投稿はMathWorksのBrad Duncan、Rachel Johnson、Richard Alcockとの共同執筆ですMATLABはデータ処理、並列コンピューティング、自動化、シミュレーション、機械学習、人工知能など、さまざまなアプリケーションにおいて人気のあるプログラミングツールです自動車、航空宇宙、通信、製造業など多くの産業で頻繁に使用されています

「10の方法-人工知能が安全なアプリ開発を形作る」

「人工知能は、アプリ開発を含むさまざまな産業を革新しましたアプリは、マルウェア攻撃やデータ漏えい、プライバシーの問題、ユーザー認証の問題など、多くのセキュリティ上の問題に直面していますこれらのセキュリティの課題は、ユーザーデータのリスクだけでなく、アプリ開発者の信頼性にも影響を与えます人工知能をアプリ開発ライフサイクルに統合することで、セキュリティ対策を大幅に強化することができます[...]」

フィリップスは、Amazon SageMakerをベースにしたMLOpsプラットフォームでAI対応のヘルスケアソリューションの開発を加速しています

これはAWSとフィリップスの共同ブログですフィリップスは意義あるイノベーションを通じて人々の生活を改善することに焦点を当てたヘルステクノロジーカンパニーです同社は2014年以来、顧客にPhilips HealthSuite Platformを提供しており、これは医療およびライフサイエンス企業が患者ケアを向上させるために使用する数十のAWSサービスを統合しています

「2024年に注目すべきトップ10のソフトウェアアウトソーシング企業」

2024年のトップ10ソフトウェア委託革新者を探索し、ソフトウェア開発の成長と変革を推進してください

Tech

「ジェンAIの時代：新たな始まり」

イントロダクション急速に進化するテクノロジーの世界で、我々は新たな時代の予感に包まれています。それは、かつて人間にしか備わっていなかったような知性を持つかのように見える機械が存在する時代です。私たちはこの時代を、「ジェン・AI時代」と呼びたいと思います。この時代は、AIの成長の継続だけでなく、本当に変革的なものの始まりを象徴しています。この記事では、大規模言語モデル（LLM）の成長、それらの実用的な企業ソリューションでの応用、それらを支えるアーキテクチャやサービス、そしていくつかの優れたLLMの比較について詳しく掘り下げていきます。学習目標：大規模言語モデル（LLM）の成長と採用の拡大、およびジェン・AI時代の到来における役割を理解する。 LLMの実用的な企業ソリューションでの応用（コンテンツ生成、データ要約、さまざまな産業の自動化など）を特定する。 LLMの使用に関連する倫理的考慮事項と責任あるAIの実践について、ガイドライン、データプライバシー、従業員の意識などを理解する。大規模言語モデル（LLM）の成長を探る LLMの実用的な応用に入る前に、この分野が最近どれほど成長してきたかを理解することが重要です。LLMは、マイクロソフトやグーグルなどの企業がその開発に多額の投資をしていることで、テック界隈を席巻しています。LLM APIを試験的に利用する企業数は急増しており、自然言語処理（NLP）とLLMの採用も増加しており、年間成長率は驚異の411%です。特にインドはLLMへの投資のホットスポットとなっており、マイクロソフトやグーグルなどの主要プレイヤーがこの領域で大きな進展をしています。テック巨人たちは互いに優れたモデルを作り出すことを競い合っており、その結果、テック・マヒンドラの「インダス」というインド特化のカスタムLLMなどのイノベーションが生まれています。リライアンスもLLMレースに参入し、インド固有のアプリケーションに注力しています。この関心と投資の増加は、ジェン・AI時代の幕開けを告げています。企業ソリューションにおけるLLMの実用的な応用ここからは、企業ソリューションにおけるLLMの実用的な応用に焦点を移しましょう。消費者がLLMを詩やレシピの生成などの創造的なタスクに使用するのとは異なり、企業世界は異なるニーズを持っています。ここでの応用範囲は、詐欺検出のための財務データの分析から、営業やマーケティングにおける顧客行動の理解まで多岐にわたります。LLMは、コンテンツの生成、応答の自動化、さまざまなビジネス領域（金融、人事、法務、保険など）での意思決定プロセスの支援において重要な役割を果たしています。 LLMベースのソリューションのアーキテクチャとサービス LLMベースのソリューションのアーキテクチャは複雑でありながら魅力的です。LLMは要約と検索モデルです。効率的にコンテンツを処理するためには、プロンプトでそのフォーカスを定義し、トークンでコンテンツを処理する必要があります。アーキテクチャでは、Form RecognizerやFAISS Indexなどのサービスを使用して、大量のドキュメントをベクトル化して格納します。これらのサービスは、ユーザーが定義したプロンプトに基づいて類似性検索を行い、正確な応答を提供します。言語モデルとクラウドサービスの選択は、ドキュメントのサイズや場所などの要素によって異なります。 LLMの比較：OpenAI、マイクロソフト、グーグルなど OpenAI、マイクロソフト、グーグルなどのLLMを比較すると、それらが提供する多様な能力と応用が明らかになります。OpenAIのモデルであるGPT-3は、Q&Aシナリオで優れたパフォーマンスを発揮します。一方、Codexは開発者向けに特化し、自然言語をコードに変換します。DALL-Eはプロンプトに基づいて画像を生成することに特化し、ChatGPT-4はチャットボットやコールセンターなどのアプリケーションに最適な会話エンジンです。 MicrosoftのLLMスイートには、GPT-3.5などのLLMが含まれており、これらはForm Recognizerなどの他のAzureサービスと組み合わせてエンドツーエンドのソリューションを提供しています。Microsoftは、消費者の検索、マッチング、およびメール管理に焦点を当てつつ、チームやコールセンターなどの他の領域にも徐々に拡大しています。一方、Googleは、 BARDなどのモデルを使用し、消費者および法人のニーズに対応しています。彼らの基本モデルはテキスト、チャット、コード、画像、ビデオをサポートし、会話型AIからエンタープライズ検索、Vortex AIを介したエンドツーエンドのソリューションまでさまざまなアプリケーションに対応しています。これらの巨大なLLM以外にも、LLaMA-1-7B、Falcon、WizardLMなどの他のLLMも独自の機能とパラメータを備えています。LLMが真実の回答を提供することを保証することは、信頼性を評価する上で重要な要素です。…

「2023年に注目すべきトップホームセキュリティ企業」

適切なホームセキュリティシステムを選ぶことは非常に困難ですこの記事では、最善の決定をするためにあなたをガイドします！

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