こんにちは。 AIチームの干飯( @hosimesi11_ )です。今回はAI Shiftで取り組んでいる新規サービスであるAI Messenger Summaryの機械学習パイプラインと、Proof of Concept（PoC）から実際のプロダクトへと展開する過程についてご紹介します。 AI Messenger Summaryとは AI Messenger Summary はコールセンター事業における、会話内容の要約サービスになります( プレスリリース )。コールセンターでは、 顧客との会話内容をまと

こんにちは。

こんにちは。サイオステクノロジーの塙です。 今回はKubernetes をベースとしたプラットフォームでGPUを扱っていくための手法について解説してみます。 概要 直近では特にAIや機械学習(ML)に関する話題が増え、これらの分野を活用したソリューションの実現を図る組織も多いのではないでしょうか。 これらの分野の計算リソースのためには、GPUが必要となってきます。 そして、GPUリソースを効率的に使用するために、Kubernetes と組み合わせてGPUを管理し、コストの削減と効率化が期待出来ます。 コン

今日は協業リテールメディアdivでデータサイエンティスト、プロダクトマネージャーをしております早川で ...

はじめに こんにちは！ クラウドエース データソリューション部所属の伊藤です。 Google Cloud NEXT'24 in Las Vegas から、「Build continuous data and AI pipelines with BigQuery continuous queries」というセッションを聞いてきたので、その内容のレポートをお届けします。 このセッションは Google Cloud NEXT'24 で発表があった BigQuery continuous queries について

はじめに 生成AIは、さまざまな業界で大きな変革を起こし始めています。このブログシリーズは、企業における データ活用 の新しい地平を開く、 生成AI の可能性について解説します。その第三弾となる本ブログでは、テキストの生成AIである大規模言語モデル（LLM）を使ったアプリケーションの開発を効率化するフレームワークであるLangChainを紹介します。 現在、様々な大規模言語モデルが発表され、それぞれのモデルは急速な進化を続けています。新しいモデルが発表されるたびに各ベンチマークにおけるランキングは変わり、

1. はじめに 2012年から始まった深層学習の発展の過程で、さまざまな学習フレームワークが登場しました。中でもPyTorchとTensorflowは最も広く使われており、それぞれのフレームワークが支持されている背景には、柔軟性、拡張性、そして使いやすさがあります。 一方で、これらのフレームワークはその機能を拡張し続けてきた結果として、全体として非常に巨大で複雑なライブラリになっています。そのため、独自に機能拡張を行いたいユーザーにとっては扱いづらく、性能的にもオーバーヘッドを感じさせることがあります。

はじめに 2023年12月より協業リテールメディアdiv.にてインターンシップをしています。早稲田大 ...

こんにちは。LINEヤフーで音楽情報処理の研究開発をしている蓮実です。 私たちのチームでは、音楽推薦システムの研究開発を行っています。今回はこの技術の概要についてお伝えいたします。なお、本記事の詳細な...

Amazon GuardDuty は、機械学習 (ML) ベースのセキュリティモニタリングおよびインテリジェントな脅威検出サービスであり、 さまざまな AWS データソース を分析および処理し、AWS アカウントとワークロードを継続的にモニタリングして悪意のあるアクティビティがないかを確認するとともに、可視性を高め、是正するための詳細なセキュリティに関する検出結果を提供します。 私は、オペレーティングシステム (OS) レベル、ネットワーク、ファイルイベントを分析して、環境内の特定の AWS ワークロード

皆さん、こんにちは！サーバーワークスのAnhです。 AWS環境上で生成AIモデルの構築に興味があり、Amazon SageMakerのStudioとCanvasの違いが気になったので調査しました。 このブログでは、主にそれらのサービスの概要に触れています。 SageMaker StudioとSageMaker Canvasの違い SageMaker Studio 特徴 料金 SageMaker Studio Lab SageMaker Canvas 特徴 料金 おわりに SageMaker Studioと

こんにちは、ファインディ株式会社で機械学習エンジニアをしていますsasanoshouta( @Edyyyyon )です。この記事は、言語処理学会第30回年次大会（NLP2024）に社で初めてプラチナスポンサーとして参加してきましたので、その参加報告になります。 NLP2024とは？ 言語処理学会第30回年次大会（NLP2024）は，2024年3月11～15日の期間，5日間の日程で開催いたします．チュートリアルは3月11日午後1時に開始，本会議は3月11日午後4時半から14日午後7時までの4日間です．現在，

G-gen の佐々木です。当記事では Google が提供する生成 AI モデル Gemini Pro と、Web UI 用の Python フレームワークである Gradio を使用した、シンプルなチャットボットの作り方を紹介します。 前提知識 Gemini Pro Gradio Gradio を使用して Gemini Pro のチャットボットを開発する Python のバージョン requirements.txt main.py コードの解説 Gradio の ChatInterface に渡す関数の

こんにちは！ LIFULLエンジニアの吉永です。 普段はLIFULL HOME'SのtoC向けCRMチームにてエンジニアリングマネジャーをやっています。 マネジャーとなり、未経験分野へチャレンジしてくれるメンバーと接する機会が増えました。 自身が経験や知見のある分野であれば相談にのったりサポートはしやすいですが、未経験の分野となるとどのようにしてメンバーと接していくかは悩むことが多いと思います。 メンバーに「これお願い」と丸投げできると楽ですが、現実問題なかなか難しい場面も多いと思います。 マネジャーは自

機械学習の鍵 「特徴量」。その重要性を考える 2020.12.25公開　2024.3.28更新 概　要 大量のデータを学習することでパターンや一貫性を見つけ出す機械学習では、データの中のどの部分を指標にするかという「特徴量」を考え抜くことが鍵を握ります。特徴量の概要や具体例を紹介します。 目　次 ・ 機械学習と特徴量 ・ 特徴量とは 　・ 概要 　・ 次元 　・ 目的変数 　・ 説明変数 ・ 特徴量が重要な理由 　・ 特徴量の質と量 　・ ノイズ除去と特徴量選択 ・ 機械学習での特徴量の具体例 　・ 売上