Amazon Web Services ブログ
Category: Intermediate (200)
AWS 上で生成 AI をセキュアにするための新たな学習コース（Securing Generative AI on AWS）が AWS Skill Builder でリリースされました
Amazon Web Services（AWS）上での生成 AI ワークロードをセキュアにするためにお客様をサポートする、新しい AWS Skill Builder コース「Securing Generative AI on AWS」の提供開始をお知らせします。この包括的なコースは、セキュリティの専門家、アーキテクト、人工知能および機械学習（AI/ML）エンジニアが AWS クラウド上の生成 AI アプリケーションおよびモデルのセキュリティのベストプラクティスを理解し、実装するための助けとなるを目的としています。
Amazon Bedrock アプリケーションで責任ある AI のコアディメンションに対応するための考慮事項
AWS では、Amazon Bedrock ガードレールのような目的に特化したサービスや機能を使い始めるためのツール、ガイダンス、リソースを提供することで、お客様が責任ある AI を理論から実践へと変換できるよう支援しています。本ブログでは、責任ある AI のコアディメンションを紹介し、Amazon Bedrock アプリケーションでこれらのディメンションに対処するための考慮事項と戦略を探ります。
生成 AI ワークロードのセキュリティリスクを評価するための脅威モデリング
本ブログでは、生成 AI ワークロードに対する効果的な脅威モデリングを実施するための主要なステップを再確認し、各段階で期待される典型的なアウトプットや検討結果を含む、さらなるベストプラクティスと例を紹介します。
Amazon SageMaker Canvas で機械学習のためのデータ準備を加速する
データ準備はあらゆる機械学習 (ML) ワークフローにおいて重要なステップですが、多くの場合、面倒で時間のかか […]
Amazon SageMaker Canvas で構築された ML モデルを Amazon SageMaker リアルタイムエンドポイントにデプロイする
Amazon SageMaker Canvas では、機械学習 (ML) モデルのリアルタイム推論エンドポイン […]
追加学習なしの zero-shot で高精度な時系列予測 : Chronos-Bolt を AutoGluon で利用する
Chronos-Bolt は AutoGluon-TimeSeries の最新追加機能であり、元の Chronos モデルと比較して最大 250 倍高速に追加学習なしで高精度な予測を実現します。Chronos のような基盤モデルは、さまざまなドメインの時系列データを利用して単一のモデルを学習させるというアイデアをさらに大きく前進させました。これらのモデルは、膨大な時系列データで事前学習されています。学習データには実際のデータと合成データが含まれ、様々な分野、頻度、時系列の長さをカバーしています。その結果、追加学習なしの予測が可能となり、未知の時系列データセットに対しても正確な予測を提供します。時系列予測に取り組むハードルが低くなり、追加の学習なしで正確な予測が可能になるため、予測プロセス全体が大幅に簡素化されます。
AI を活用した IVR/IVA を Amazon Connect に統合してシームレスな顧客対応を実現
このブログ記事では、 AI を活用した IVR システムと IVA を Amazon Connect とシームレスに統合することで、企業が顧客体験をさらに向上させる方法について探ります。このような統合の主な利点や、AI を活用したアシスタントと人間のエージェント間のシームレスな連携を可能にするアーキテクチャパターンについて詳しく見ていきます。顧客により多くの統合オプションを提供したいサードパーティプロバイダーの方も、既存のカスタマーサービス業務をモダナイズしたいと考えている方も、この記事はコンタクトセンターにおける AI と人間のコラボレーション力を高めるための洞察と戦略を提供します。
Amazon ElastiCache for Valkey version 8.0 による高速なスケーリングとメモリ効率の向上
2024 年 11 月 21 日、Amazon ElastiCache で Valkey 8.0 のサポートを開始しました。ElastiCache version 8.0 for Valkey は、ElastiCache Serverless のスケーリングを高速化し、ノードベースのクラスターのメモリ効率を改善します。この記事では、これらの改善点とそのメリットについて説明します。
Okta のユーザーとグループを Amazon QuickSight と同期する
この投稿では、スケーラブルな方法で (1)サードパーティ IdP からのユーザーとグループの自動同期、(2)ユーザーのグループへの自動割り当て、(3)ユーザーとグループが IdP から削除された場合の QuickSight からのデプロビジョニング、という課題を克服するための手順とコードサンプルを提供します。Okta を使用したソリューションを示しますが、他の IdP を使用することもできます。これは実績のあるソリューションで、QuickSight の複数のお客様で使用され、実装されています。
あらゆる VMware 環境から Amazon FSx for NetApp ONTAP および Amazon EC2 へのシームレスな移行
既存の VMware VM (仮想マシン) とストレージを、あらゆるクラウドベースの VMware ソリューションまたはあらゆるオンプレミスの VMware 環境から、Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) と Amazon Elastic Block Store (Amazon EBS) および Amazon FSx for NetApp ONTAP の組み合わせに移行するための、シームレスで自動化されたソリューションを紹介します。