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こんにちは、ディベロップメントサービス1課の山本です。 暑くなってきて、サウナが気持ちいい季節になってきました。 本日は AWS Serverless Application Model (以降はSAM) を使って、API Gateway に IPアドレス制限をかける方法をご紹介します。 開発中のAPIをテストしたいけど、認証機能の実装は未完、フルオープンにもしたくないという方は必見です。 この記事の対象者は? 進め方 SAM テンプレート リソースポリシー IP アドレス制限の確認 おまけ(IpRang
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こんにちは!新卒エンジニアのs0ush1nです。 現在は研修期間として、社内の理解から使用する技術のハンズオン、実践的な開発作業まで多岐に渡り学んでいる最中です。 現在さまざまなことに取り組める機会をいただいている中で、 今回は「 何を取り組めばいいのか迷ってしまった自分が、守破離の考え方をとりこんで方向性を見つめ直し取り組むまでの記録 」 についてお伝えしたいと思います。   学生の方や、現在進行で研修を受けている他の新卒一年目の方に向けて「入社してすぐの期間は何をすればいいんだろうか?」と悩
こんにちは、AWS ソリューションアーキテクトの梅田です。 2024年 05 月 29 日に 「生成 AI で教育を加速 ! 最新トレンドと実践ガイド」 というタイトルでウェビナーを開催しました。 開催報告として、ウェビナーの内容と当日の収録映像を紹介します。 開催の背景 生成AIが普及し始めて1年以上が経過し、さまざまな業界で活用事例が出てきました。教育分野においては、「どのように活用したらよいかわからない」「導入を検討しているがハードルが高い」という声を聞くことも増えました。 本ウェビナーでは、以下の
データ戦略部 データプロダクト課 データインフラストラテジーセクションに所属しているデータエンジニアの藤井です。 データインフラストラテジーセクションはネクサスの必需品である「データ」という必需品の基盤を支えるセクションです。 今回は、データインフラストラテジーセクションがグループ会社向けに構築しているデータ基盤について紹介したいと思います。 アーキテクチャ アーキテクチャは以下のようになっています。よくあるデータ基盤構成になっているかと思いますが、今回はグループ企業、規模の大きい会社ならではのことを記述
こんにちは! バンダイナムコネクサスのデータ戦略部で機械学習PJTのPdMをしている高野です。 データ戦略部内の機械学習チームでは、グループ内の様々なプロダクトに機械学習機能を提供するためにML基盤や機械学習モデルの開発を行っています。 そこで今回の記事では、機械学習モデル開発の一貫で実施した対照学習を用いたコンテンツベースレコメンドの技術検証について紹介します。 レコメンド技術検証の概要 下記図のように、似たアニメの推薦を実現するために、アニメのシリーズ関係とあらすじデータを用いたコンテンツベースレコメ
こんにちは。BASE BANKです。 先週BASE BANKメンバーの登壇やイベント参加が偶然重なったため、今週は実質イベントレポウィークとなっております。 今回は去る6月21, 22日に開催されたスクラムフェス大阪2024での登壇についてコメントをお届けします! スクラムフェス大阪2024 今回参加したスクラムフェス大阪は、オンライン開催ではありますが大阪をはじめとした各サテライト会場が存在し、トラックごとに各会場の名前がつけられていました。 そのため、スクラムフェス”大阪”の”仙台”トラックだが”虎ノ
本ブログは株式会社サルソニード様と Amazon Web Services Japan が共同で執筆いたしました。 みなさん、こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの小林大樹です。 昨今、生成 AI を活用して業務効率化を図るお客様が増えています。特に、大量のテキストデータを扱うマーケティング業務では、記事作成や校正、リライトなどのタスクを生成 AI に任せることで、人的リソースを削減し、本来のマーケティング活動に注力できるようになってきました。 今回は、Web マーケティングのワンストップソリュ
こんにちは、サイオステクノロジーの佐藤 陽です。 今回は、RAGの評価ツールである Ragas の紹介をしたいと思います。 RAGに限らずですが、生成AIを使ったアプリは評価が難しいとよく言われます。 RAGに関しては、RagasというOSSが評価用のフレームワークが存在しており、 OpenAI社の発表 でも紹介されていました。 そこで今回は、「Ragasをとりあえず使ってみる!」というコンセプトで記事を書いていきたいと思います。 RAGを作ってみたはいいものの、システムの精度が分からない Ragas使っ
本記事は、以下 4 名による共著です。 株式会社オルツ 経営管理部 技術本部付アシスタント 高橋 亜美 株式会社オルツ AI Solutions 事業部 PoC エンジニア 竹内 慎修 株式会社オルツ 経営企画部 マネージャー 西澤 美紗子 アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 機械学習パートナーソリューションアーキテクト 本橋 和貴 大規模パラメータを持つ大規模言語モデル (LLM) によるビジネスの変革が期待される一方で、その利用には膨大な計算リソースとエネルギーを必要とするため、環境に対する
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このブログは‘“ Revolutionizing Generative Biology with AWS and EvolutionaryScale ”を翻訳したものです。 本日、AWS は EvolutionaryScale と提携し、同社の新しいバイオロジー向け最先端言語モデルを、創薬からカーボンキャプチャまで、さまざまなアプリケーションを推進する科学者や研究者に提供することを発表する運びとなり、大変興奮しています。 この発表により、EvolutionaryScale の最先端で最高水準の言語モデルフ