生成 AI の力を解き放つ: カスタマー サポートを強化するためのインスタント インサイト エンジンへのベリスクの取り組み |アマゾン ウェブ サービス ソースクラスター: AWS機械学習 ソースノード: 1972498タイムスタンプ: 2024 年 5 月 9 日
Amazon Transcribe、Amazon SageMaker、Hugging Face の LLM を使用した自動会議概要により、従業員の生産性を向上します。アマゾン ウェブ サービス ソースクラスター: AWS機械学習 ソースノード: 1971930タイムスタンプ: 2024 年 5 月 7 日
Veritone が Amazon Bedrock、Amazon Rekognition、Amazon Transcribe、情報検索を使用してビデオ検索パイプラインを更新する方法 |アマゾン ウェブ サービス ソースクラスター: AWS機械学習 ソースノード: 1971932タイムスタンプ: 2024 年 5 月 7 日
Amazon SageMaker JumpStart を使用した LLM による情報抽出 |アマゾン ウェブ サービス ソースクラスター: AWS機械学習 ソースノード: 1973243タイムスタンプ: 2024 年 5 月 7 日
音と光の波を組み合わせて高度な光ニューラル ネットワークを作成 – Physics World ソースクラスター: 物理学の世界 ソースノード: 1971552タイムスタンプ: 2024 年 5 月 6 日
Amazon Translate を使用したオープンソース アプリによる自動ドキュメント翻訳によるインクルージョンとアクセシビリティの向上 |アマゾン ウェブ サービス ソースクラスター: AWS機械学習 ソースノード: 1970731タイムスタンプ: 2024 年 5 月 1 日
AWS での意思決定を強化するための LLM のテキスト要約機能を評価する |アマゾン ウェブ サービス ソースクラスター: AWS機械学習 ソースノード: 1968302タイムスタンプ: 2024 年 4 月 25 日
Amazon Bedrock のナレッジベースを使用して、スケーラブルで安全かつ信頼性の高い RAG アプリケーションを構築する |アマゾン ウェブ サービス ソースクラスター: AWS機械学習 ソースノード: 1967439タイムスタンプ: 2024 年 4 月 23 日
Amazon Transcribe、Amazon Bedrock、Amazon Bedrock のナレッジベースを使用した Live Meeting Assistant |アマゾン ウェブ サービス ソースクラスター: AWS機械学習 ソースノード: 1965874タイムスタンプ: 2024 年 4 月 18 日
Meta Llama 3 モデルが Amazon SageMaker JumpStart | で利用できるようになりました。アマゾン ウェブ サービス ソースクラスター: AWS機械学習 ソースノード: 1965892タイムスタンプ: 2024 年 4 月 18 日
Amazon Titan マルチモーダル埋め込みモデルを使用したコスト効率の高いドキュメント分類 |アマゾン ウェブ サービス ソースクラスター: AWS機械学習 ソースノード: 1963529タイムスタンプ: 2024 年 4 月 11 日
Amazon Bedrock のナレッジベースは、RetrieveAndGenerate API のカスタム プロンプトと取得結果の最大数の設定をサポートするようになりました。アマゾン ウェブ サービス ソースクラスター: AWS機械学習 ソースノード: 1962691タイムスタンプ: 2024 年 4 月 9 日
Amazon Bedrock と Amazon OpenSearch Serverless を使用して、製品を推奨するためのコンテキスト テキストおよび画像検索エンジンを構築します。アマゾン ウェブ サービス ソースクラスター: AWS機械学習 ソースノード: 1961285タイムスタンプ: 2024 年 4 月 3 日