「機械学習」に関連する技術ブログ

企業やコミュニティが発信する「機械学習」に関連する技術ブログの一覧です。

Amazon Q Developer を使用して Amazon SageMaker Canvas で ML モデルを構築してください

私はデータサイエンティストとして、機械学習の経験がないビジネスアナリスト、マーケティングアナリスト、データアナリスト、データアナリスト、データエンジニアが、それぞれの分野の専門家である機械学習(ML)を利用できるようにするという課題を直接経験してきました。だからこそ、 Amazon Q Developer が Amazon SageMaker Canvas で利用できるようになったという 12 月 4

Amazon Bedrock インテリジェントプロンプトルーティングとプロンプトキャッシュでコストとレイテンシーを削減 (プレビュー)

Amazon Bedrock は 12 月 4 日、 生成 AI アプリケーションのコストとレイテンシーの削減に役立つ 2 つの機能をプレビュー版で導入しました。 Amazon Bedrock インテリジェントプロンプトルーティング – モデルを呼び出すときに、同じモデルシリーズの 基盤モデル (FM) を組み合わせて使用することで、品質とコストを最適化できるようになりました。たとえば、 Anthropic’s Claude モ

自動運転開発を始めたい人必見!MetaDriveでお手軽シミュレーション!

はじめに こんにちは!Turing株式会社のドライビングソフトウェアチームに所属している堀ノ内です! 今回は弊社で導入を検討している自動運転開発用シミュレータについてお話させて頂きます。以前のブログにて自動運転開発におけるシミュレータの必要性についても言及しておりますので合わせてご覧ください。 これまでTuringではCARLAというシミュレータを使っていた

新しい Amazon SageMaker HyperPod タスクガバナンスを使用して、モデル開発のためにアクセラレーターの使用率を最大化

12 月 4 日、 Amazon SageMaker HyperPod タスクガバナンスの一般提供の開始を発表しました。これは、トレーニング、ファインチューニング、推論などの 生成 AI モデル開発タスク全体で GPU と Tranium の使用率を簡単かつ一元的に管理し、最大化するための新しいイノベーションです。 お客様から、生成 AI プロジェクトへの投資が急速に増加しているものの、限られたコンピュー

Dataform と BigQuery ML で実現するテキスト分析パイプラインの構築

はじめに こんにちは。クラウドエース第三開発部の泉澤です。 本記事では、Google Cloud のサービスである Dataform と BigQuery ML を使って、LLM による「テキスト分析パイプライン」を構築する方法をシェアします。 業務で BigQuery ML を使ってテキスト分析を実施した経験があるのですが、プロンプトや LLM のパラメータを設定する必要があるため、他の処理も同じクエリで行お

Catoクラウドにおけるセキュリティ監視について

本記事は TechHarmony Advent Calendar 2024 12/13付の記事です 。 SCSK 技術ブログ「TechHarmony」で今年も12月1日から25日までのアドベントカレンダー企画が開催されており、Catoクラウドチームは、12/5から12/14の10記事を担当しています。ちなみに、昨年(2023年)は、7記事を担当しました。 さて、今回は比較的問い合わせが多い、SOC、つまりCatoクラウドにおけるセキュリティ監視、運

Amazon SageMaker Lakehouse の統合アクセスコントロールが Amazon Athena フェデレーションクエリで利用可能に

12 月 3 日、データ、分析、AI の統合プラットフォームである次世代の Amazon SageMaker を発表しました。Amazon SageMaker には、広く採用されている AWS の機械学習と分析機能が統合されています。中核となるのは SageMaker Unified Studio (プレビュー) です。これは、データ探索、準備と統合、ビッグデータ処理、高速 SQL 分析、モデル開発とトレーニング、生成 AI アプリケーション開

新しい Amazon DynamoDB の Amazon SageMaker Lakehouse とのゼロ ETL 統合

サーバーレスの NoSQL データベースである Amazon DynamoDB は、100 万人を超えるお客様が低レイテンシーで大規模なアプリケーションを構築するために使用している、信頼度の高いソリューションです。データが増加するにつれて、組織は DynamoDB に保存されることが多い運用データから貴重なインサイトを引き出す方法を常に模索しています。しかし、Amazon DynamoDB のこのデー

dbt coalesce 2024参加記

はじめに 今年の10月初旬にアメリカのラスベガスで行われたdbt coalesce 2024にデータアナリティクスエンジニアの電電、木内、山

Amazon SageMaker データと AI ガバナンスを使用してデータと AI を安全に発見、管理し、共同作業を実現

12 月 3 日、データ、分析、AI の統合プラットフォームである次世代の Amazon SageMaker を発表しました。Amazon SageMaker には、広く採用されている AWS の機械学習と分析機能が統合されています。この発表には、データと AI アセットの管理を合理化する一連の機能である Amazon SageMaker Data and AI Governance が含まれています。 データチームは、組織全体でデータや AI モデルを見つけ

生成 AI × DB テーブル設計レビュー:Serverless & GitHub Actions での自動化と生成 AI アプリケーションの評価事例

こんにちは。 DBRE チーム所属の @p2sk と @hoshino です。 DBRE(Database Reliability Engineering)チームでは、横断組織としてデータベース(DB)に関する課題解決やプラットフォーム開発に取り組んでいます。 本記事では、AWS の生成 AI サービス Amazon Bedrock を活用し、Serverless アーキテクチャで構築した DB テーブル設計の自動レビュー機能を紹介します。この機能は GitHub Actions と連

サービス×環境毎に用意していた GitHub Actions をサービス毎で1つに整理しました

こんにちは,コミューンで機械学習エンジニアとして働いている柏木(@asteriam_fp)です. 最近久しぶりに手帳を購入したので,手書きでその日の思ったことや考えなどを書き出しています.アナログに紙とペンで文字を書くのは,やっぱり味わいがあって良いですね.

私のキャリアチェンジ:データ分析者からプロダクトマネージャーへ

本記事は BASEアドベントカレンダー2024 の12日目の記事です。 はじめに BASE BANK Division(以下、BANKチーム)でプロダクトマネージャーをしている 齋藤 です。 今年リリースしたPAY.JP YELL BANKを担当しています。 pay.jp これまでのキャリアの大半がデータを利活用する業務が多かったのですが、今年から金融サービスのプロダクトマネージャーにキャリアチェンジした経緯をお

Pay IDメンバーの個性がひかる お仕事環境紹介

はじめに この記事は BASE アドベントカレンダー12日目の記事です。 こんにちは! Pay ID Design Grp Managerの @naomikun です。 今日は、通常の「業務内容」や「メンバーの役割」といった形式的なチーム紹介とは一味違う、 新規事業部メンバーの作業環境 に焦点を当てて、一部のメンバーをご紹介したいと思います。 作業環境を通して、メンバーそれぞれの個性や働き方がうか

生成AIは安心安全に貢献できるのか [CA DATA NIGHT]

CAが運営するメディア・サービスは、日々投稿されるたくさんのコンテンツによって成り立っています。一方 ...
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