「アルゴリズム」に関連する技術ブログ
企業やコミュニティが発信する「アルゴリズム」に関連する技術ブログの一覧です。
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生成AIを駆使して、バーチャル水田で稲作をシミュレート
2024/07/30
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こんにちは。InsightEdgeのDataScientistのSugaです。最近もサウナに通っていますが、サウナ好きのなかではオロポという飲み物があります。 オロナミンC+ポカリスエットというもので独特な味がして気にっています。さて、今回は、生成AIを駆使して、バーチャル水田で稲作をシミュレーションしてみようと思います。 取り組むきっかけ 最近のニュースから 最近のニュースを
「生成AI Conf 第7回勉強会」の登壇レポート
2024/07/29
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こんにちは、MNTSQでエンジニアをやっている平田です。 先日、「生成AI時代のリーガルテック」という題目でお話させていただきました。 generative-ai-conf.connpass.com 合計240名の方にご参加いただいたとのことで、ご視聴いただいた方々、ありがとうございました。 本稿で簡単に内容を紹介させていただきます。 発表資料 speakerdeck.com パネルディスカッション テーマ1: リーガ
PostgreSQLだけでElasticsearchのようなキーワード検索！ParadeDB触ってみた
2024/07/26
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はじめに こんにちは、エンジニアの長谷です。 最近社内でPostgreSQL拡張をRustで実装しているのですが、世の中でもRust製のPostgreSQL拡張がいろいろと開発されているようです。 今日はその中の1つParadeDBをご紹介します。 ParadeDBとは ParadeDBとはElasticsearchのような機能を持つPostgreSQL拡張で、Rustで実装されています。 似たような拡張としてはZomboDBがありますが、こちらはあく
Hyperledger Fabric 入門 – トランザクションフローの説明 –
2024/07/25
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こんにちは！ サイオステクノロジーの安藤 浩です。 エンタープライズ向けブロックチェーンのデファクトスタンダードといわれているHyperledger Fabricの入門の続きとして、Hyperledger Fabricでいうところの合意形成の仕組みであるトランザクションフローについて説明していきます。説明や用語などは以下の前回の記事をもとにしています。 Hyperledger Fabric 入門 – Hyperledger
週刊生成AI with AWS – 2024/7/8週
2024/07/24
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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です。 AWS Summit New Yorkが開催され、生成AIに関係するサービスアップデートだけでも19件の新機能・新サービスが発表されました。ひととおりピックアップしたのですが、「さすがに読みづらいかな……」と思い、今回は3つのカテゴリに整理してお届けします。AWSではみなさんが実現したいテーマや価値を、現
E-BranchformerとMask CTCで高精度かつ高速な音声認識モデルを構築する
2024/07/24
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概要 こんにちは、RevCommでMiiTelの音声解析機能に関する研究開発を担当している石塚です。 前回のRevComm Tech Blog にて、2023年時点でSOTAの精度であったE-Branchformer[ 1 ]を利用して日本語の音声認識モデルを構築する記事について書きました。 前回の実験において、E-Branchformerで構築したモデルは、精度ではConformerで構築したモデルより優れていましたが、スピードはConforme
SMART GOAL 〜サッカーのGKのための練習分析デバイス〜
2024/07/24
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はじめに 〜編集部より〜 さくらインターネットでは、ITコミュニティや研究プロジェクトなどの活動に必要なITインフラを支援する活動を行っています。その一環として、2023年度の未踏IT人材発掘・育成事業に採択されたプロジ […]
生成AIのRAG構成を大手3社（AWS、Azure、Google Cloud）で徹底比較してみた
2024/07/24
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G-gen の堂原と又吉です。当記事では、 Amazon Web Services （AWS）、 Microsoft Azure 、 Google Cloud （旧称 GCP）が提供するフルマネージドな RAG サービスの比較を行います。 はじめに 当記事について RAG とは 3社比較 前提条件 機能比較 料金シミュレーション 想定シナリオ AWS Azure Google Cloud 総評 AWS Azure Google Cloud 詳細の解説 Knowledge bases for Amazon Bedrock（AWS）の詳細 構成図 プロダクト
Qiskitのオンラインコースで量子プログラミングを勉強した
2024/07/24
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はじめに
【開催報告】 オンライン化によって進化する次世代自販機のご紹介
2024/07/23
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みなさん、こんにちは。流通・小売・消費財業界のお客様を中心に技術支援を行っているソリューションアーキテクトの千代田と吉田です。 AWS Summit Japan が 2024 年 6 月 20 日、21 日の 2 日間、幕張メッセにて開催されました。 今回はその中から、「新価格体験を実現する次世代自販機」というタイトルの展示内容をご紹介します。この展示では、消費財企業にとって重要な
「機密コンピューティング」を活用する方法を実機検証を通して学ぶ
2024/07/23
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1. 利用者が主体となった「機密コンピューティング」の活用 1-1. クラウドの責任共有モデルの範囲では対処しきれないリスク 世間一般に言うクラウドコンピューティングはそのセキュリティ（機密性・完全性・可用性）の維持にお […]
生成 AI アプリケーションのデータベース選択における重要な考慮事項
2024/07/19
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2024 年 1 月 4 日、データベースの講義で知られる CMU の Andy Pavlo 教授が 2023 年のデータベースレビュー を公開しました。主にベクトルデータベースの台頭に焦点を当てたものです。こうした革新的なデータストレージソリューションが注目を集めています。生成人工知能 (AI) モデルの人気が高まり続ける中、ベクトルストレージと検索機能を備えたデータベースに関心が寄
Amazon MemoryDB のベクトル検索を一般公開
2024/07/18
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7月10日、 Amazon MemoryDB のベクトル検索 の一般提供についてお知らせします。これは、インメモリパフォーマンスとマルチ AZ 耐久性を備えたリアルタイム機械学習 (ML) および 生成人工知能 (生成 AI) アプリケーションの開発用の新機能で、ベクトルの保存、インデックス作成、取得、検索に使用できます。 今回のリリースにより、Amazon MemoryDB は、Amazon Web Services (AWS) で人気
BigQueryとGemini 1.5 Proによるラーメン店クチコミの定量分析
2024/07/18
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G-gen の神谷です。本記事では、Google Maps API から取得したラーメン店のクチコミデータに対する定量分析手法をご紹介します。 従来の BigQuery による感情分析の有用性を踏まえつつ、Gemini 1.5 Pro の導入によって可能となった、より柔軟なデータの構造化や特定タスクの実行方法を解説します。 分析の背景と目的 可視化イメージ 分析の流れとアーキテクチャ クチコミデータ
機械学習ワークフローを効率化するための Amazon Q Developer の SageMaker Studio をご紹介
2024/07/17
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7月10日、機械学習 (ML) 開発ライフサイクルを簡素化および加速する Amazon SageMaker Studio の新機能を発表しました。SageMaker Studio の Amazon Q Developer は、SageMaker JupyterLab エクスペリエンスにネイティブに組み込まれた生成 AI 搭載アシスタントです。このアシスタントは、お客様の自然言語入力をもとに、各タスクに最適なツールの提案、ステップバイステップのガイダンスの提