このブログは 2023 年 11 月 22 日に Neelima Kadirisani, Nidhi Gupta, and Pavel Shilov によって執筆された内容を翻訳したものです。原文は こちら を参照して下さい。 2022 年 11 月に報告された Gartner 社 の調査によると、87% の経営者が今後 2 年間で組織の持続可能性への投資を増やす予定であることが明らかになりました。このブログは、情報技術 (IT) チームに必要なリソースを提供し、経営陣と対話を始め、IT トランスフォーメ

本記事は、2024 年 7 月 5 日に公開された記事「 Empowering Manufacturing Innovation: How AI & GenAI Centers of Excellence can drive Modernization 」を翻訳したものです。 はじめに 機械学習（ML）、人工知能（AI）、生成 AI（GenAI）などのテクノロジーは、労働力を強化しながら、効率的で持続可能な製造業の新時代を切り開きます。AI を製造業に適用できる領域には、予知保全、欠陥検出、サプラ

2024年7月16日、 開発事業者の公募が開始 された「 GENIAC (Generative AI Accelerator Challenge) 」における計算リソース提供者として、AWS が選定されました。 GENIAC は、 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) が推進する取り組みで、日本国内の生成 AI 基盤モデル開発力を底上げし、企業等の創意工夫を促すことを目的とするものです。今回の事業の助成額は245億円以内、 計算リソースの利用料等について、スター

生成AI は莫大な学習データから新たな価値を生み出す そもそも、生成AIというのはどのような技術なのでしょうか。生成AIは、大量のデータを用いて新たなデータを生成する人工知能の技術を指します。この技術は、ディープラーニングと呼ばれる機械学習の一種を用いて、テキスト、画像、音声、動画などの新しいコンテンツを生成することができます。代表的な例として、 GPT や Claude 、LLAMA、Gemini などが挙げられます。生成AIは、事前に大規模なデータセットを用いて学習し、その学習結果を基に新しいデータを

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) で人気の高いベクトルデータベースの中で、最も高いリコール率での最速のベクト

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 クチコミデータ取得と BigQuery への保存 API キーの取得 データ取得のサンプルコード クチコミ数の制限と緩和策

AI事業本部 協業リテールメディア Div. の青見 (@nersonu) です。恐らく機械学習エン ...

はじめに こんにちは、クラウドエース データソリューション部の伊藤です。 普段は、データ基盤や機械学習基盤の構築だったり、Google Cloud 認定トレーナーとしてトレーニングを提供しております。 クラウドエース データソリューション部 について クラウドエースのITエンジニアリングを担う システム開発統括部 の中で、特にデータ基盤構築・分析基盤構築からデータ分析までを含む一貫したデータ課題の解決を専門とするのが データソリューション部 です。 弊社では、新たに仲間に加わってくださる方を募集しています

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供、開始するためのコード生成、エラー発生時のトラブ

本記事は 2019年9月9日に公開された ”How to Create a Data-Driven Culture” を翻訳したものです。 「もしデータがあるなら、データを見ましょう。もし皆さんに意見しかないのなら、私の意見に従ってください。」 ― ジム・バークスデール データドリブンな企業について語られるとき、多くの場合、ツールやビッグデータ、データの蓄積/加工/分析をより迅速かつ安価にした技術の進歩に重点が置かれています。これらは全て重要ではありますが、データドリブンカルチャーを企業全体で構築すること

はじめに 強化学習とは強化学習は、AIが処理した結果に対して「報酬（スコア）」を与え、報酬が最大になる処理方法を学習させる手法です。 引用元：強化学習とは？機械学習との違いなどの用語解説や活用事例などをご紹介 強化学習のゲームでの成功例としてDeepMindによって開発されたAlphaZeroがあげられます。AlphaZeroは人間の事前知識を必要とせず、自分自身と対局する自己対局のみで強くなりチェス、将棋、囲碁でそれぞれの世界チャンピオンプログラムに互角以上のレベルに達しました。AlphaZeroの学習

こんにちは、テリーです。ChatGPTのライバルサービスが次々に出てきています。GeminiもClaudeもそれぞれ特徴があり、同じプロンプトで比較しても全く異なる返答が来てとても興味深いです。人間の専門家で言うところの […]

チューリングのE2E自動運転チームの岩政(@colum2131)です。 最近、チーム内でPythonを使った開発はRyeとuvを使うことが多くなり、特に機械学習環境もRyeとuvで問題なく開発できるようになりました。社内でのオンボーディング資料としてRyeとuvの操作を整備しようと思い、このテックブログで紹介します。 [2024-08-25追記] 2024年8月20日にuvのマイナーバージョンがアップデートされました。変更点もいくつかあり、以下のページにまとめました。 https://zenn.dev/t

導入 データ分析を前提としたデータ管理のアーキテクチャは、メダリオンアーキテクチャのような革新的なフレームワークへ進化しています。このアプローチは、データパイプラインの管理とデータガバナンスの強化に対する体系的な方法を提供します。このブログでは、メダリオンアーキテクチャのコンポーネントとして、特に、Databricks Delta Lake、Unity Catalog、およびdotData Feature Factoryに焦点を当て、企業におけるデータ利活用を圧倒的に加速する、最新のアーキテクチャを紹介し

こんにちは。AI事業本部の協業リテールメディアdivの河野です。 チームでは機械学習システムのバック ...