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こんにちは、Insigt Edgeで働いているデータサイエンティストの藤村です。 画像認識モデル開発に携わっています。 今回は、画像上の異常検知において一般的な問題である学習データ不足に着目し、その解決方法としての画像生成AI活用について解説します。 異常検知の現場課題とその重要性 品質管理における製品の微細なキズや欠陥の検出は非常に重要です。これらを解決する手段の1つとして画像認識による欠陥の異常検知がよく使われます。しかしながら、これらの欠陥は非常に稀であるため、「異常あり」の画像データを十分に集める
本ブログ記事は Flexible Compute を担当する プリンシパルソリューションアーキテクトの Ahmed Nada と Amazon EC2 Auto Scaling を担当する プリンシパルプロダクトマネージャーの Kevin OConnor による共著です。 Amazon Web Services (AWS) を利用する世界中のお客様は Amazon EC2 Auto Scaling を使用して、自身のワークロードのための Amazon Elastic Compute Cloud (Amaz
はじめに 基盤モデル がAIの新潮流となりました。基盤モデルというとやはり大規模言語モデルが人気ですが、リクルートでは、画像
昨今のデータドリブンな世界では、組織は拡大し続けるデータエコシステムから貴重な洞察を管理し、抽出する上で、前例のない課題に直面しています。データ資産とユーザーの数が増えるにつれ、データ管理とガバナンスに対する従来のアプローチではもはや間に合いません。顧客は現在、権限管理を分散化するためのより高度なアーキテクチャを構築しています。これにより、中央のガバナンスチームに律速されることなく、個々のユーザーグループが独自のデータ製品を構築して管理できるようになります。 AWS Lake Formation のコア機
Introduction Hello, I'm Hasegawa from KINTO Technologies. I usually work as an Android engineer, developing an application called "my route by KINTO." In this article, I will talk about my experiences with database migration while developing
昨今のデータドリブンな世界では、様々なプラットフォーム間でデータを簡単に移動して分析できることが不可欠です。フルマネージド型のデータ統合サービスである Amazon AppFlow は AWS サービスと SaaS アプリケーション間のデータ転送を効率化する最前線に立ってきており、現在は Google BigQuery にも対応しています。このブログ記事では、Amazon AppFlowの Google BigQuery コネクタ がGoogle のデータウェアハウスから Amazon Simple St
Hello. I am Ohsugi from the Woven Payment Solution Development Group. My team is developing the payment system used by Woven by Toyota for Toyota Woven City . We typically use Kotlin/Ktor for backend development and Flutter for the frontend. In a previous
リモートワークを支える技術として、VPNの活用が鍵です。VPNはセキュアな通信を実現し、リモート接続の安全性を高めます。サーバアクセス型やVDI、マルチセッションホストなど、接続方法も多様で、企業のリモート環境を強化します。
はじめに こんにちは!KTCでデータサイエンティストをしている和田( @cognac_n )です。 2024年1月にKTCにおいて「 生成AI活用PJT 」が発足し、この度そのメンバーとしてアサインされました。今回はこのプロジェクトについて紹介をしようと思います。 生成AIとは 文字通り「新しいデータを生成するAI」を指します。2023年11月にOpenAIがChatGPTを公開したことで、一躍注目を集めるようになりました。 AIはこれまで幾度もの一時的なブーム(*1)を繰り返してきましたが、生成AIの発
はじめに こんにちは。KINTOテクノロジーズ(KTC)グローバル開発部のフロントエンドエンジニア、Daichiです。現在は KINTO FACTORY のECサイトを開発しています。KINTO FACTORYは、トヨタ車とレクサス車のオーナー様向けの車体アップグレードサービスです。3つのサービス(リフォーム、アップグレード、パーソナライズ)を通して、最新のハードウェアとソフトウェアを車体に取り入れていくことができます。 成長が著しいECサイトとしては、より多くのユーザーにリーチし、より良いユーザーエクス
グループデータ本部データサイエンスグループの嶋村です。 今回、データサイエンスグループが主催でデータサイエンス系の自社イベント『 LIFULL AI Hub 100ミニッツ #1 「LLM(大規模言語モデル)の研究開発」 』を開催しました。どのようなイベントになったのか、またイベントの今後についても、ご紹介したいと思います。 データサイエンスグループはLIFULLにおける研究開発組織で、以前は AI戦略室 に属していましたが、2023年10月に改組がありグループデータ本部に属する形となりました。まずは簡単
いつものことですが、1月22日週、 Amazon Web Services (AWS) の世界では多くのことが起こりました。また、世界中で開催されている AWS コミュニティ のイベントやイニシアチブにも興奮を隠せません。一緒に見ていきましょう! 1月22日週のリリース 私が注目したリリースを以下に記載しました。 Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) がマネージドインスタンスドレインのサポートを開始 – マネージドインスタンスドレインでは、
アマゾン ウェブ サービス (AWS) は Amazon Bedrock を初めとした生成 AI サービスを提供しています。Amazon Bedrock では、Amazon の基盤モデルだけでなく、Anthropic、Stability AI、Meta といった代表的な生成 AI モデルプロバイダーの基盤モデルが利用可能です。一方で、日本語という言語の特殊性などへの対応のため、国内事業者により日本語特化の大規模言語モデル (LLM) の開発が進められています。AWS ジャパンは、 LLM 開発支援プログラ
ガバメントクラウドに関する情報は AWS も含めてさまざまな方面から毎日のように発信されており、どの情報を追ったらいいのか、何を気にするべきなのかわからなくなってくることもあるかと思います。 そこで、このブログでは「ガバメントクラウドの道案内」と題して自治体ガバメントクラウドに携わる方がそれぞれ何を検討すべきで、どの資料を確認した方がいいのかを役割別にまとめています。 本ブログは自治体に業務システムを提供するベンダーの方へ向けた「ASP&運用管理補助者編」です。 そのほかの方に向けたブログに関して