Amazon Web Services ブログ

Category: Artificial Intelligence

AWS による Jupyter の 生成系 AI の民主化とノートブック実行のスケールのための新しい拡張機能を発表

AWS はデータサイエンティストや機械学習エンジニアにとって欠かせない Jupyter を開発する Project Jupyter のスポンサー及びコントリビューターとして積極的に活動しています。AWS は 2023/5/10 の JupyterCon において、Jupyter ユーザーの体験を向上させ開発の生産性を高める新しいツールを発表しました。生成系 AI に関する Jupyter 拡張機能と機械学習モデルを大規模に開発、学習、デプロイするための Jupyter 拡張機能を発表し、これらのツールは全てオープンソースで Jupyter を実行している場所であればどこでも使用することができます。

カメラ・映像を活用したスマート製品の技術トレンド (AWS Summit Tokyo 2023)

みなさん、こんにちは！ 先日 2023 年 4 月 20 ,21 日、AWS 国内最大のイベントである AWS […]

Amazon Personalizeにおけるレコメンドのビジネス影響を測定する

Amazon Personalizeで、パーソナライズされたレコメンデーションがビジネス目標の達成にどのように役立つかを測定できるようになったことをお知らせします。追跡したいメトリクスを指定した後、どのキャンペーンやレコメンダーが最もインパクトがあるかを特定し、レコメンデーションがビジネス指標に与える影響を理解することができます。

Amazon Forecastを用いた半導体新製品と既存製品の販売予測

機械学習 (ML) はデータから実用的な洞察を得てプロセスを合理化し収益を向上させるために、幅広い業界で活用されています。この記事では、半導体業界の業界リーダー NXP が AWS Machine Learning Solutions Lab (MLSL) と連携し機械学習技術を活用して NXP の研究開発 (R&D) 予算の配分を最適化し長期的な投資収益率 (ROI) を最大化した事例を紹介します。

高精度な生成系 AI アプリケーションを Amazon Kendra、LangChain、大規模言語モデルを使って作る

Amazon Kendra の機能と LLM の機能を組み合わせて RAG ワークフローを実装し、エンタープライズコンテンツ上で会話型のエクスペリエンスを提供する最先端の GenAI アプリケーションを作成する方法を示します。

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