人工知能

人工知能(AI:Artificial Intelligence)はコンピュータサイエンスの一分野であり、画像認識、音声認識、意思決定、言語翻訳など、通常人間の知能を必要とするタスクを実行できる知的機械を創造する研究です。

人工知能の目標は、多量かつ複雑なデータを分析・解釈し、学習し、高い精度で予測や決定を行うことができるアルゴリズムやモデルを開発することです。これは機械学習、深層学習、その他の高度な計算技術を使用することで達成されるものです。

人工知能は、特定のタスクを実行するために設計された狭義のAI(弱いAI)と、人間ができるあらゆる知的タスクを実行する能力を持つ広義のAI(強いAI)に大別することができます。現在実用化されているAIシステムの多くは「狭義のAI」に分類されますが、研究者は「広義のAI」の開発に向けて積極的に取り組んでいます。

AIは多くの産業に革命をもたらす可能性を秘めており、すでに医療、金融、交通など様々な分野で実用化され、成果をあげ始めています。

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予想されていたとおり、 AWS Summit ニューヨーク では、たくさんのエキサイティングなリリースやアップデートが発表されました。 AWS Summit ニューヨーク 2024 年注目の発表 のハイライトをご覧ください。 私の同僚で、AWS ニュースブログのライター仲間でもある Veliswa Boya と Sébastien Stormacq は、先週 AWS Community Day カメルーン に出席しました。クラウドテクノロジーについて

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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

BigQueryとGemini 1.5 Proによるラーメン店クチコミの定量分析

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

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