「統計」に関連する技術ブログ

企業やコミュニティが発信する「統計」に関連する技術ブログの一覧です。

Amazon MemoryDB のベクトル検索を一般公開

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

AWS Glue Studio でデータ準備を使用してデータを統合し、コラボレーションする

7月9日、 AWS Glue Studio Visual ETL でのデータ準備オーサリングの一般提供を開始することをお知らせします。これは、ビジネスユーザーとデータアナリスト向けの新しいノーコードデータ準備ユーザーエクスペリエンスで、スプレッドシートスタイルの UI を備えており、AWS Glue for Spark でデータ統合ジョブを大規模に実行します。新しいビジュアルデータ準備エクスペリエンス

【基本編】Google スプレッドシートの使い方・共有方法・便利機能を紹介|ヨシヅミ-吉積情報株式会社|Google 認定プレミアパートナー

Google スプレッドシート(Spread Sheets) とは Google スプレッドシート(Spread Sheets)とは、Google が提供する、オンラインでリアルタイムによる共同編集が可能な表計算ソフトです。

LIFULL AI Hub 100ミニッツ #2 開催報告とお知らせ

グループデータ本部データサイエンスグループの嶋村です。 データサイエンスグループが主催でデータサイエンス系の自社イベント『 LIFULL AI Hub 100 ミニッツ #2 「ファクトブック」 』を開催しました。第1回目の『 LIFULL AI Hub 100ミニッツ #1 「LLM(大規模言語モデル)の研究開発」 』に引き続き、オフライン・オンラインともに盛況となり、今回も講演を聴講していて学

Databricksの特徴量ストア(Feature Store)とAutoMLの力を最大限に活用

DatabricksのFeature StoreとAutoMLの紹介 DatabricksのAutoMLと特徴量ストアとは、Databricksのエコシステムにおいて重要な組み合わせで、データサイエンスと機械学習の分野に革新をもたらします。このブログでは、これらのツールの基本を解説し、これらが機械学習モデルのトレーニングと管理を簡単にするだけでなく、効率的でスケーラブルにする方法を見ていきます。また、Databr

AITCの挑戦:Kaggle Home Creditコンペで学んだ技術と成果

はじめに こんにちは、X イノベーション 本部 AITCの鴨谷です。 私はAITCの コンサルティング チームに所属しており、日々データ分析や 機械学習 モデルの開発に取り組んでいます。 今回は、AITCのチームで参加したKaggleのHome Credit-Credit Risk Model Stabilityコンペ( https://www.kaggle.com/competitions/home-credit-credit-risk-model-stability ) についてお話しします。2024年4月から6月にかけて行われ

AI に League of Legends の最強新メタビルドを考えてもらいたかった

TL;DR AI に League of Legends のビルドを考えてもらって実践したらボコボコに負けました。 対象読者 League of Legends をプレイしている人 LLM に興味がある人 Gemini 1.5 Pro に興味がある人 LLM で大きいデータを楽に扱いたい人 サモナーズリフトへようこそ こんにちは。クラウドエース バックエンドエンジニアリング部 の伊藝です。 みなさんは、League of Legends をプレイされています

ふるさと納税を福利厚生や組織活性化に活用できる2つの秘策

こんにちは、SHIFT DAAE(ダーエ)戦略部の荒木です。同部にてマーケティングアドバイザー、ふるさと納税サービス「まん福」の統括担当を経て、現在は地方創生、 自治体向けの新規企画などを担当しています。 この記事はこんな方におすすめ

アプリケーションの信頼性を効果的な SLO で向上させる

AWS では、信頼性とは許容できる範囲内で大規模な中断に耐え、許容できる期間内に回復できる能力であると考えています。サービスの信頼性は、その目標を達成するために、可用性やパフォーマンスのような従来の基準を超えるものです。システムまたはアプリケーションのコンポーネントは、時間の経過とともにやがて故障します。当社の CTO である Werner Vogels が言う

生成AIを使ってLookerダッシュボードを説明させてみた(Looker Dashboard Summarization)

G-gen の奥田梨紗です。オープンソースの Looker 拡張機能である Looker Dashboard Summarization を使い、Looker のダッシュボードを生成 AI が自然言語で説明する機能を実装しました。本記事ではその機能の紹介や、実装手順について紹介します。 はじめに 前提知識 Looker とは Looker 拡張機能と拡張フレームワークとは Gemini とは Looker Dashboard Summarization できること 料金 1. グラフの説

NeurIPS 2021の効果検証の論文をインターンで実装してみた

はじめに 2023年12月から4ヶ月ほど、協業リテールメディアdiv.にてインターンシップをしていま ...

開発生産性指標を向上させるためにやってはいけないアンチパターン

こんにちは!ファインディでFindy Team+開発チームのEMをしている 浜田 です。 昨今、開発生産性を高めるための取り組みを行っている組織が増えてきていると感じています。 開発生産性を向上させるためには、まずは定量的に可視化することが重要です。 可視化することで現状を把握して、開発組織の伸びしろを発見したり、課題を明らかにし、改善活動に取り組みやす

大規模サービスのローンチに向け、パフォーマンスチューニングした話

背景 こんにちは!Hanoi Dev Centerでバックエンドエンジニアをしているminhquan ...

株式会社ナウキャスト様の AWS 生成 AI 事例:決算短信データ抽出業務における LLM 業務適用

本稿は株式会社ナウキャスト データ & AI ソリューション事業部 事業責任者 片山 燎平様と Amazon Web Services Japan ソリューションアーキテクト 宮﨑の共同執筆です。LLM の業務活用に取り組まれる方の参考となれば幸いです。また、今回内容を含む 講演動画 も公開されておりますので、ご興味をお持ち頂けましたらあわせてご覧ください。 == 株式会社ナウキャスト では PO
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