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生成 AI の概要 生成人工知能 (生成 AI) は、会話、ストリー、画像、動画、音楽など新しいコンテンツやアイデアを生成できる AI の一種です。AI 技術は、画像認識、自然言語処理 (NLP)、翻訳などの従来とは異なるコンピューティングタスクで、人間の知能をまねようとしています。 生成 AI では、巨大なデータで事前に学習された大規模な機械学習 (ML) モデルがサポートされています。生成 AI では、次の 2 種類のモデルを認識する必要があります。 基盤モデル (FMs) は、一般化されたラベル無し
Azure では仮想ネットワーク (VNet) 内に配置されたリソースの名前解決を行う方法として、以下の 4 つの方法が用意されています。 Azure が提供する名前解決 プライベート DNS ゾーンによる名前解決 カスタム DNS サーバーによる名前解決 DNS Private Resolver による名前解決 本稿では、「 Azure が提供する名前解決 」の動作についてAzure 仮想マシン (VM) に注目して確認します。 同じ VNet に配置された VM を名前解決する 次の構成を用意して、同
備忘録として残しておきます。 こんな感じで、IAMユーザーにStatement AとStatement Bを付与するインラインポリシーがあり、このインラインポリシーにStatement Cを追加しようとしました。 ところが、コードを変更してterraform applyをかけたところ、「LimitExceeded: Maximum policy size of 2048 bytes exceeded」と怒られてしまいました。 │ Error: putting IAM User (****) Policy
はじめに こんにちは!2024年度にクラウドエース株式会社に新卒入社しました、SRE部の三浦です。 この会社に入社して初めて Google Cloud に触れ、クラウドそのものにも初めて触れました。 そこで、そもそも Google Cloud とは何か、クラウドとは何かという根本的な導入をわかりやすくするためにこの記事を作成しました。 また初めての人が導入しやすいように Google Cloud には無料枠もあり、その詳細についても紹介しています。 対象読者 Google Cloud に触れたことない方
始めに。 今回業務で、バックエンド側の言語としてFastAPIを使用しました。 これまでLaravelがメインだったため、 Pythonのことからよくわからず、苦戦しました。 そこで、今回は今更人に聞けないけど、 自分でまだわかっていない用語を深掘りしていきたいと思います。 これまでがPHPだったので、折角なので二つを比較しながらまとめてみようと思います。 自分がわからないのはFastAPIの用語だと思っていたけど、 ほぼほぼPythonの用語がわかっていなさそうなことがわかりました。 不勉強すぎる。 今
はじめに ジェネリクスとは? なぜ共通処理が重要か? 基本的なジェネリクスの使い方 ジェネリクスの基本構文 共通処理とジェネリクス ジェネリクス・リフレクションを利用した共通処理の例 実際のコード例 ジェネリクスを利用して様々な型を扱う例 Pair.java PairService.java Main.java コンソール出力結果 解説 csvから各フィールドを読み込んでを使用した共通処理 user.csv UserData.java FileReadService .java Main.java コンソ
テストエンジニアが身につけておきたいスキルの一つ「論理のスキル」。 「論理の言葉」の意味や働きに注意が向くようになったら、文や文章の読み書きで実践していきましょう。 この連載では、「論理スキル“実践編”」と題して、「文章の筋道を把握する、主張を理解する」「文や文章の筋道を組み立てる」ことに役立つ 推論の形 を見ていきます。 <テストエンジニアのための論理スキル[実践編] 記事一覧> ※クリックで開きます 論理のかたち。推論とは [全文公開中!] 基本的な推論形式 “または”を使って推論する “ならば”を使
はじめに こんにちは、AIチームの大竹です。 今回は弊社AIチームが Nishikaにて開催された音声認識コンペ に参加したので、その参加報告をさせていただければと思います。 弊社は AI Messenger Voicebot や AI Messenger Summary など、音声処理技術を活用したプロダクトを提供しています。しかし、弊社が持っている音声処理に関する技術力をアピールできる機会は少なく、現在のAIチームの技術力のアピールとさらなる技術力向上のために非常に良い機会でしたのでコンペに参加しまし
こんにちは。エンジニアの中野です。前回は、私たちが開発している FractalDB: LINEヤフーのオンプレミス・マルチテナンシー型データベースシステムの紹介という記事を公開しました。 今回は続いて...
LINEヤフー株式会社では、技術に関するイベントや勉強会の主催・協賛などを行っています。最新情報は各リンク先でご確認ください。タイミングによっては、申し込み開始前や既に満席となっていることがあります。...
はじめに こんにちは。データシステム部/推薦基盤ブロックの佐藤 ( @rayuron ) です。私たちはZOZOTOWNのパーソナライズを実現する推薦システムを開発・運用しています。推薦システムごとにKPIを策定していますが、データの欠損やリリース時の不具合によってKPIが意図しない値を取ることがあるため定常的に確認する必要があり、これをKPIのモニタリングと呼んでいます。 先日、 推薦システムの実績をLookerでモニタリングする というテックブログで推薦システムのKPIをモニタリングする方法を紹介しま
AI在庫管理の開発チームのバックエンドエンジニアの もっち(@mottyzzz) です。今回は、AI在庫管理の開発において、Gitのコミットログから開発属人性を可視化して品質向上を実施していく箇所の優先順位をつけた事例を紹介します。 この記事は 秋の技術特集 2024 の 16 記事目です。 背景 優先順位をつけて無理なくコツコツ取り組めるアプローチ Gitのコミットログに着目 Gitのコミットログで開発者の偏りを可視化してみました 結果の解釈と活用 Gitのコミットログを取得し可視化するまでの流れ 前提
こんにちは。SCSK株式会社の安藤です。 10/2 に、 SCSK主催のZabbixセミナーを開催 します。(開催まであと1週間を切りました・・・!)   本セミナーでは、Zabbix 7.0の新機能と改善点について詳しくご紹介させていただきます。   特に今回は、以下のような点に焦点を当てて解説してまいります。 より直感的になったユーザーインターフェース 新しい監視機能と拡張された統合オプション パフォーマンスの大幅な向上 セキュリティ強化の取り組み   セミナーの後半では
本ブログは、株式会社 朝日新聞社 と Amazon Web Services Japan が共同で執筆しました。 株式会社 朝日新聞社 は 140 年以上と国内有数の歴史を持つメディア企業であり、紙からデジタルまで幅広い媒体で情報を提供しています。本ブログでは朝日新聞社が開発したコンテンツ制作支援サービス 「ALOFA」 の概要とそのなかでどのように Amazon Bedrock が活用されているかを紹介します。 コンテンツ制作における課題 コンテンツ制作の現場では、取材の音声データの文字起こしに膨大な時