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Deep Learning」に関連する技術ブログ

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旅行AIエージェントに求めるのは「完璧さ」ではなく、あえての「不確実さ」 2025.10.28 監 修 株式会社Laboro.AI 執行役員 マーケティング部長 和田 崇 概 要 「AIエージェント」という最近話題のトピックで、よく目にする活用例が「旅行計画」や「旅行予約」です。これまでタブを50個も開いて比較検討しなければならなかったような旅行計画が、AIを使えばほんの数分で出来上がります。 複雑なタスクをこなすAIエージェントに期待されているのは、定番の旅行よりもパーソナライズされた旅行の提案で、興味
皆さんは「G検定」をご存知でしょうか。 G?Google…?と想像する方もいるかも知れませんが、Googleが実施している検定ではありません。 G検定とは、日本ディープラーニング協会(JDLA) が実...
おなかが痛くてもコーヒーは飲む、近藤恭平です。 本ブログは AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01) 試験ガイド の内容に沿って AI/ML の基礎知識をまとめるシリーズの1作目(ドメイン1)です。 想定読者 主にこれから AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01) を受験する人 AI/ML の学習を始めた人 タスクステートメント 1.1: AI の基本的な概念と用語を説明する AI、機械学習、深層学習の関係 AI, 機械学習, 深
こんにちは。SCSKの山口です。 今回は、Google Cloud認定資格の受験レポート その②です。 はじめに 先日投稿した受験前レポートをまだご覧になっていない方はまずはこちらをご覧ください。 【Google Cloud】Generative AI Leader 受験前レポート Google CloudのGenerative AI Leader資格対策を徹底解説。試験ガイドに基づいた重要キーワード(ファインチューニング、RAGなど)と主要サービス(Gemini, Vertex AIなど)の概要、特徴、
こんにちは、セキュリティエンジニアの河村です。 今回はオライリー出版「セキュリティエンジニアのための機械学習」の書評をお届けします。 本書は、セキュリティエンジニアがこれからの時代に必要とされる 機械学習 の基礎的な考え方に入門するための書籍です。 ■ セキュリティエンジニアのための機械学習 (Chiheb Chebbi 著、新井 悠、一瀬 小夜、黒米 祐馬 訳/O’REILLY JAPAN) セキュリティエンジニアのための機械学習 情報セキュリティのエンジニアや研究者を読者対象とした機械学習の入門書。フ
テキスト要約の研究動向  【連載】自然言語処理の研究動向 第3回 2025.8.27 株式会社Laboro.AI リードMLリサーチャー 趙 心怡 リードマーケター 熊谷勇一 概 要 テキスト要約の分野は、BERTのような事前学習済み言語モデルの登場によって大きな変化を遂げました。より自然な要約が可能となり、大量のラベル付きデータへの依存も大幅に減少しました。その中でも現在注目されているのは、研究論文に含まれる主要な知見を迅速に把握することや、ソースコードの内容理解、法務や政府による長大な報告書の要約、会
こんにちは、ソリューションアーキテクトの宇佐美です。 2025年7月15日に開催された「Neuron Community – Vol.2」の様子をレポートします。 このイベントは、「Neuron Community」の協力のもと開催しました。 Neuron Community とは AWS では、機械学習のトレーニングと推論のための高性能で費用対効果の高い機械学習アクセラレータ( AWS Trainium 、 AWS Inferentia )、および深層学習と生成 AI ワークロードを実行するために使用さ
本記事は、2025 年 7 月 21 日に公開された Optimizing vector search using Amazon S3 Vectors and Amazon OpenSearch Service を翻訳したものです。翻訳は Solutions Architect の 深見 が担当しました。 注: 2025 年 7 月 22 日現在、Amazon S3 Vectorsと Amazon OpenSearch Service の統合機能はプレビューリリースであり、今後変更される可能性があります。
はじめに はじめまして! テクノロジー戦略室先端技術グループの永安と申します。普段はAI/MLに関してプロダクトへの適用を目指した研究開発をしています。レバレジーズって研究していたの?と思ったそこのあなた、鋭いですね。先端技術グループは2025年4月に発足したばかりのチームです! Gemini2.5より年下でGPT 4.1よりは年上ですね。 先端技術グループは、AI/MLの最新技術をキャッチアップまたは新規技術を開発し、それを実際のプロダクトに落とし込んで実用化していくことを目標にしています。その一環とし
I am Aritome from the Development Support Division at KINTO Technologies. I am in charge of organizing all-hands meetings, supporting engineer development and training programs. At KINTO Technologies (KTC), we support our engineers' growth through the
はじめにこんにちは。SR(Service Reliability)チームでSRE(Site Reliability Engineer、サイト信頼性エンジニア)業務を担当しているChaeseung Le...
ディープラーニングにおける速度と精度の両立を目指し、低ビット幅でも高い精度を保つ技術である「マイクロスケーリングフォーマット」という新しいデータ形式について説明しています。
はじめに Turingの基盤AIチームに業務委託として所属している東京科学大学(Institute of Science Tokyo)の藤井です。本記事では、NVIDIA NGC PyTorchのcontainerを利用する際に直面するversion lock問題に関する知見や注意点について紹介します。 普段はSwallow Projectや横田研究室にて大規模モデルの分散並列学習や低精度学習について研究を行っていますので、そちらもご覧いただけますと幸いです。 NGC PyTorchとは NGC PyTo
こんにちは。SCSKの山口です。 今回は、Google Cloud認定資格の受験レポート その①です。 はじめに 先日、Google Cloudの認定資格として、下記の認定資格が追加されました。 ・ Generative AI Leader 最近立て続けに認定資格が増えていますが、ついに生成AI関連の資格が追加されました。 せっかく受験するので、今回も [受験前] ・対策内容 ・抑えておく要点 [受験後] ・合否 ・出題内容(受験前の想定とのギャップ) ・抑えておいた方が良い要点 をブログとして残そうと思
このブログは、 “ Highlights from the 2025 AWS Life Sciences Symposium’s Commercialization track ” の翻訳です。 5月6日、 400以上の組織 から 1,000人以上 のライフサイエンスのリーダーたちがニューヨーク市に集まり、第7回 AWS ライフサイエンスシンポジウム が開催されました。「 ブレークスルーの構築 – 製薬バリューチェーンを変革するAI駆動型イノベーション 」をテーマに、生成AIがどのようにしてハイプを超え、

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