「Deep Learning」に関連する技術ブログ

企業やコミュニティが発信する「Deep Learning」に関連する技術ブログの一覧です。

SK Telecom が Amazon Bedrock で Anthropic の Claude モデルをカスタマイズし、通信業界特有の Q&A を改善

この投稿は、SK テレコムの Seunghyun Jeong、Sunwoo Lee、Eric Davis と共同執筆した「 SK Telecom improves telco-specific Q&A by fine-tuning Anthropic’s Claude models in Amazon Bedrock 」を翻訳したものとなります。 SK Telecom (SKT)は、3,000 万人の顧客にサービスを提供する韓国の主要な通信会社で、AI イノベーションの最前線に立っています。SKT は、いつでもどこでも誰でも AI の可能性を引き出す

経済産業省 GENIAC 基盤モデル開発支援事業の採択事業者 (2024年7月公募) への支援を開始

2024年10月10日、経済産業省と国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構 (NEDO) が協力して実施する Generative AI Accelerator Challenge (GENIAC) の一環として実施している基盤モデル開発支援事業の2サイクル目 (2024年7月公募) における採択事業者のキックオフが行われ、本事業の採択事業者が発表されました。 7月の AWS ブログ でお伝えした通り、「経済産業省が計算リソ

新規プロジェクトでのルールベース手法の活用

こんにちは、株式会社タイミーでデータサイエンティストをしている貝出です。直近はカスタマーサポートの業務改善に向けたモデルやシステムの開発を行っております。 新規プロジェクトを始めるにあたって、予測や検知の機能といった複雑な課題に取り組む必要がある際、機械学習モデルを使うことを検討される方も多いと思います。しかし、Google の定めた Rules of Ma

ファインチューニングとは 応用分野からプロセス、発展まで

ファインチューニングとは 応用分野からプロセス、発展まで 2024.10.1 構 成 株式会社Laboro.AI リードマーケター 熊谷勇一 概 要 既存のリソースを活用しつつAIモデルの効率と精度を向上させられる手法であるファインチューニングについて、その重要性や応用分野、実施のプロセスなどについて解説します。なお本コラムは、当社の代表取締役COO兼CTOの藤原弘将と、

【E2E連載企画 最終回】:自動運転データセットのためのセンサキャリブレーション技術

1. はじめに こんにちは、End-to-End自動運転開発チーム(以降E2Eチーム)で自動運転システムを開発している嶋谷です。本記事はE2Eチームの取り組みを知ってもらう連載企画の最終回として、センサキャリブレーション技術とその精度を高めるための様々な工夫についてご紹介します。 2. キャリブレーションの必要性 自動運転の文脈において、キャリブレーションとはセンサ

【イベントまとめ】各社PdMと徹底対談!プロダクト価値を高めるPdM組織の舞台裏

はじめに ラク スでは、「PdM(プロダクトマネージャー)」をテーマにした対談イベントを積極的に開催しております。 本記事では、その目的や、各回の概要・内容、今後の開催テーマをご紹介します。 イベントでのリアルな取り組み紹介を通じて、各社の開発戦略やPdM組織の役割、さらにはプロダクトを通じた顧客課題解決への想いを知る一助になれば幸いです。 ※明

週刊AWS – 2024/9/9週

みなさん、こんにちは。ソリューションアーキテクトの杉山です。今週も 週刊AWS をお届けします。 9 月 19 日 (木) に、AWS オンラインセミナーの「 RAG の困りごとは今日で一気に解決! AWS 生成 AI Dive Deep 」を開催します。生成 AI の業務活用において、よく使われる RAG (Retrieval Augmented Generation) ですが、いざ業務で使おうとすると、精度や速度といったさまざまな課題に遭遇

Amazon Bedrock を用いた Deltek 社の政府調達文書の質疑応答システム

この記事は、Deltek の Kevin Plexico と Shakun Vohra が共同で執筆した How Deltek uses Amazon Bedrock for question and answering on government solicitation documents を翻訳したものです。翻訳は Solutions Architect の宮口直樹が担当しました。 文書を使用した質疑応答 (Q&A) は、カスタマーサポートチャット、法律調査アシスタント、ヘルスケアアドバイザーなど、さまざまなユースケースで一般的に使

AI創薬【ビジネス成長のためのAI用語】

AI創薬【ビジネス成長のためのAI用語】 公開2024.6.14 更新2024.8.21 株式会社Laboro.AI リードマーケター 熊谷勇一 用語解説 AI創薬とは、AIを活用して新しい医薬品を開発することを指します。従来、創薬には時間などの膨大なコストがかかり、新薬が市場に出るまでに多大なリソースを要しました。しかしAIを活用することにより、化合物の設計やドッキングシミュレーショ

ユビタスの AWS 生成 AI 事例 : Amazon EC2 や AWS Parallel Cluster による大規模言語モデルの開発を加速

本ブログは、株式会社ユビタスと Amazon Web Services Japan が共同で執筆いたしました。 株式会社ユビタス は、NVIDIA の投資を受けたテクノロジー企業で、世界有数の GPU 仮想化とクラウドストリーミング技術を有しています。クラウドと AI 分野での最高のサービスを提供することを目指しています。ユビタスは、台湾大学や東京大学などの著名大学と協力し、繁体字・日本語

【E2E連載企画 第4回】End-to-End自動運転のための三次元物体検出モデルの開発

1. はじめに こんにちは、TuringのEnd-to-End自動運転チーム(以降E2Eチーム)で自動運転システムを開発している加藤です。本記事はE2Eチームの取り組みを知ってもらう連載企画の第四弾として、End-to-End自動運転における三次元物体検出のあり方と、三次元物体検出の代表的な手法を紹介し、Turingの開発状況についてお話します。 Turingでは2025年までに東京の複雑な道路を30分

Amazon RDS for SQL Server をベクトルデータストアとして使用する生成 AI のユースケース

生成型人工知能 (AI) は転機を迎え、誰もが想像力を掻き立てられています。顧客向けサービスやソリューションに生成 AI 機能を統合することが重要になっています。現在の生成 AI 製品は、機械学習モデルや深層学習モデルからの段階的な進化の集大成です。深層学習から生成 AI への飛躍は、 基盤モデル によって可能になりました。 Amazon Bedrock は、幅広い基盤モデルに

【E2E連載企画 第3回】自動運転のためのNeRFとGaussian Splattingの応用

チューリング株式会社の岩政 (@colum2131) です。 近年は、Neural Radiance Fields (NeRF) や 3D Gaussian Splatting (3DGS) といった一連の2次元画像から複雑な3次元再構築が可能な技術が多く発展しています。これらの技術は自動運転にも活用されつつあります。 例えば、オープンソースの自動運転ソフトウェアのAutowareの開発を主導している株式会社ティアフォーでは、NeRFを活用した技術

MIRU2024参加レポート

こんにちは。ZOZO Researchの研究員の古澤・川島・平川、ZOZOのデータサイエンティストの荒木・小林です。2024年8月6日(火)から8月9日(金)にかけて熊本で開催された画像の認識・理解シンポジウムMIRU2024に参加しました。この記事では、MIRU2024でのZOZO Research・ZOZOのメンバーの取り組みやMIRU2024の様子について報告します。 目次 目次 MIRU2024 企業展示 全体の動向 招待講演・
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