「TensorFlow」に関連する技術ブログ

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

モデルモニタリングに使用する関数を試してみる

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ジンです。 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。 今回は2024年4月4日にリリースされた、BigQuery ML の モデル モニタリング関数

Colab EnterpriseとVertex AI Workbenchを徹底解説

G-gen の佐々木です。当記事では、Google Cloud でマネージドな Jupyter ノートブック環境を利用できる、2種類のノートブックソリューション(Colab Enterprise / Vertex AI Workbench)を解説します。また、Colab Enterprise と Vertex AI Workbench の違いや、選定の基準についても簡単にご紹介します。 Colaboratory と Google Cloud のノートブックソリューション Colaboratory Google Cloud のノートブックソリ

BigQuery DataFrames と Vertex AI Pipelines による機械学習パイプライン構築

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松本です。 普段は、データ基盤や MLOps を構築したり、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

日本語CLIP 学習済みモデルと評価用データセットの公開

はじめに 基盤モデル がAIの新潮流となりました。基盤モデルというとやはり大規模言語モデルが人気ですが、リクルートでは、画像

TensorFlow Probabilityを使ってドメイン知識を組み込んだ独自の確率分布を定義してみた

カケハシでデータサイエンティストとして働いている蓑田です。 こちらの記事は カケハシ Advent Calendar 2023 の8日目の記事になります。 今回はTensorFlow Probability(以降、TFPと呼ぶ)を使って独自の確率分布を定義するための方法について書いていこうと思います。 みなさんさまざまな領域でデータを活用されていると思いますが、得られたデータの背後には色々な事象が存

DeepDreamによる悪夢のような画像変換

何の記事? AIで画像に 悪夢 のような変換を施す手法を紹介します! 例)集合体が苦手な方は閲覧注意です… ※画像はtensorflowより引用 ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ この手法を TensorFlowのチュートリアル 通りに実装する際の流れの解説とTips 実際に試した例 を紹介する記事です! 何に使うの? 画像認識でDNN(Deep Neural Network)がちゃんと学習できているの

ユーザーコメントを Transform してビジネスに活かす Data Science

この記事は、Luup Advent Calendar の 2日目の記事です。 こんにちは、Data Scienceチームの長谷川(@chase0213)です。今回は、同チームインターン生の伊東さん(@RikuIto)と行ったユーザーコメントの分類についてお話します。 普段、Data Scienceチームでは、時系列データや地理空間情報に関する分析や研究開発を主として行っていますが、今回は少し主軸から外れたテーマでお話し

Google CloudのSLAについて表でまとめてみた

はじめに 初めまして。 クラウドエースの中野(大)と申します。 今回は Google Cloud の各プロダクトの SLA についてまとめてみようと思います。 この記事の位置付け パブリッククラウドを選定する際の要素の一つとして SLA ( SLAで保証される月間稼働率 ) が挙げられると思います。 このようなリストで同様のサービスで SLA が比較でき、1ページにまとまっていた方が見やすい

SageMaker Studio Lab と 生成系 AI の OSS で始める画像に対する日本語での対話型問合せ

背景 生成系 AI の応用の幅が広がる技術としてマルチモーダルなモデルがあります。マルチモーダルではモデルの入出力に複数の異なるデータ形式を用いることができます。例えば Amazon Bedrock の Stable Diffusion ではテキストを入力に画像を生成することができます。画像とテキストという異なるデータ形式の入出力をするためマルチモーダルなモデルといえます。他にも入

オープンソースのAmazon SageMaker Distributionを使い始める

このブログ記事は Get started with the open-source Amazon SageMaker Distribution を翻訳したものです。 データサイエンティストは、機械学習(ML)およびデータサイエンスのワークロードに対して、セキュア且つ一貫性のある、依存関係の管理と再現可能の環境が必要です。 AWS Deep Learning Containers は、既にTensorFlow、PyTorch、MXNetなどのモデルトレーニングのフレームワークを事前構築され

【英語版】Risk-Based Testing for AI (English version/オリジナル英語版)

本記事の日本語翻訳版はこちらに掲載しています。 ■ AIのリスクベーステスト/Risk-Based Testing for AI (日本語翻訳版) This article was written by Dr. Stuart Reid in commemoration of his upcoming presentation at the Premium Seminar to be held on September 26, 2023 (Tuesday). Please refer to the following link for more details about the Premium Seminar: ■ 9.26開催!Stuart Reid博士 特別セミナー|知識ゼロから学ぶAIテスト Introduction Risk-

【日本語版】AIのリスクベーステスト/Risk-Based Testing for AI (日本語翻訳版) 

この記事は2023年9月26日(火)に開催されるプレミアムセミナー登壇を記念してDr. Stuart Reidによって執筆されました。 プレミアムセミナーの詳細はこちらをご覧ください : ■ 9.26開催!Stuart Reid博士 特別セミナー|知識ゼロから学ぶAIテスト オリジナル英語版はこちらに掲載しています。 ■ Risk-Based Testing for AI (English version/オリジナル英語版) はじめに リスクベースドテス

ノバルティスAG、Amazon SageMakerと Amazon Neptuneを使い、BERTによるナレッジグラフの構築と充実を図る (Part 2/4)

このブログは、AWSとNovartis AGの戦略的コラボレーションのもと、AWSプロフェッショナルサービスチームがBuying Engineプラットフォームを構築したことを紹介する4部構成のシリーズ第2回の記事を取り出して翻訳したものです。このシリーズの内容は以下の通りです。 Part 1: ノバルティスAGがAWS機械学習を使用して、どのようにSMARTをスマート調達に取り入れたか(英文) Part 2: ノ
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