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本記事は、 NetApp のソリューションアーキテクト 井上 耕平氏、テクニカルソリューションスペシャリスト 川端 卓氏、シニアクラウドソシューションアーキテクト 藤原 善基氏、AWS セールススペシャリスト 小寺 加奈子氏、アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社のシニアプロトタイピングソリューションアーキテクト 小泉 秀徳、パートナーソリューションアーキテクト 山田 磨耶による共同執筆です。 データ活用のトレンド 生成 AI の発展により、データ活用の在り方は大きな転換期を迎えました。従来のデータ
こんにちは！株式会社SHIFT（以下SHIFT）の能力開発部で、コミュニケーション&リーダーシップ教育を担当している岡田洋輔(ようさん)です。
G-gen の杉村です。Google Cloud の Dataplex を活用することで、BigQuery や Cloud Storage などで構成された データ分析基盤の権限管理を抽象化して、簡素に運用することができます。当記事では、Dataplex による権限管理の仕組みを、図を交えて解説します。 はじめに Dataplex とは Dataplex による権限管理 メリット 前提知識 IAM の基本 レイク、ゾーン、アセット、エンティティ 注意点 サンプルアーキテクチャ Google アカウントとク
Insight Edgeのデータサイエンティストの山科です。 今回はタイトルにもある通り、画像に対する異常検知結果を大規模言語モデル(LLM)で解説させることで説明性を付与できるか検証を行いましたので、その結果について記載したいと思います。 なお、本内容は先日、長崎で開催された自然言語処理学会（NLP2025）でも発表した内容（ 自然言語での異常解釈:LLMを用いたAI説明モデルの提案 ）となっています。 目次 はじめに なぜ異常検知タスクで説明性が必要なのか 提案アプローチ 実験 まとめ はじめに 異常
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こんにちは。ファインディでデータサイエンティストをしています、sasanoshouta( @Edyyyyon )です。 今回は、社内向けに提供している「Findy Team+の使い方について、ざっくばらんに質問できる」社内Botを作成した際の取り組みと、そこから得た学びをご紹介します。 どんなBot？ Bot作成の背景 社内PdMに舞い込んでくるプロダクトに関する問い合わせに対する業務効率化 Difyを社内用に解放しており、既にいくつかのBotがSlackワークスペースに産み出されていた どのように作成し
こんにちは。クロス イノベーション 本部 クラウド イノベーション センターの柴田です。 re:Invent 2024 で Amazon EKS Auto Mode の一般提供が発表されました。この記事では Auto Mode を利用する際に気をつけるべきことをご紹介します。 ℹ️ この記事の内容は 2025 年 2 月 22 日時点のものです。最新の情報は Amazon EKS の公式ドキュメント をご参照ください。 Amazon EKS Auto Mode とは Amazon EBS CSI driv
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みなさん、こんにちは。KINTOテクノロジーズのモバイル開発グループのマーティンです！このガイドでは、TFLite（TensorFlow Lite）モデルをゼロから構築する方法を簡単に説明します。それでは、早速始めましょう。 この記事は KINTOテクノロジーズアドベントカレンダー2024の9日目の記事です🎅🎄 準備 データセットを準備する方法は基本的に2通りあります。1つは、ローカルでアノテーションプロセスを行う方法、もう1つは、オンラインでデータセットにアノテーションを行い、チームメンバーと初期の工数
はじめに こんにちは、BASEのエンジニアの田中大貴です。普段はお客様の安心安全な購入やショップ運営を実現するためのデータ分析や機械学習モデルの開発運用を行っています。今回は、グラフデータベースであるAmazon Neptuneのバージョン更新のため、公式のブルーグリーンデプロイメントガイドに従って作業をしたところ、いくつかはまりポイントがあったのでどなたかの参考になればということで共有させていただきます。 Amazon Neptuneとは AWSが提供するマネージド型グラフデータベースです。リレーショナ
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