Amazon Personalize が、より低いレイテンシーで大規模なアイテムカタログをサポートする新しいレシピを開始 |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: 1970709タイムスタンプ: 2024 年 5 月 2 日
Amazon Titan Text Embeddings V2 を使ってみる: Amazon Bedrock の新しい最先端の埋め込みモデル |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: 1970711タイムスタンプ: 2024 年 5 月 2 日
Amazon SageMaker で AWS Trainium を使用して Llama 2 をトレーニングするための簡単なガイド |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: 1970155タイムスタンプ: 2024 年 5 月 1 日
Amazon SageMaker Canvas と Amazon Bedrock を使用して言語モデルを微調整してデプロイする |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: 1970157タイムスタンプ: 2024 年 5 月 1 日
Amazon Bedrock のエージェントとナレッジベースを使用してドキュメントとデータを取得するためのチャットボットを自動化する |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: 1970733タイムスタンプ: 2024 年 5 月 1 日
Amazon Transcribe Call Analytics を使用した AI を活用した要約で顧客サービスの効率を向上 |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: 1969857タイムスタンプ: 2024 年 4 月 30 日
Metaflow と AWS Trainium を使用して大規模なモデルをコスト効率よく開発およびトレーニングする |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: 1969587タイムスタンプ: 2024 年 4 月 29 日
Cohere Command R および R+ 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: 1969589タイムスタンプ: 2024 年 4 月 29 日
Databricks DBRX 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: 1968564タイムスタンプ: 2024 年 4 月 26 日
Amazon Bedrock のナレッジベースにより、単一のドキュメントに対する質問が簡素化されました。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: 1968566タイムスタンプ: 2024 年 4 月 26 日
SKALE とバーチャルネスのグローバル パートナーシップにより、ブロックチェーンの力を利用してスポーツ、クリエイター、企業のファン エンゲージメントを再考 ソースクラスター: CryptoPotato ソースノード: 1968166タイムスタンプ: 2024 年 4 月 25 日
Hugging Face (PyAnnote) 話者ダイアライゼーション モデルを Amazon SageMaker に非同期エンドポイントとしてデプロイする |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: 1968300タイムスタンプ: 2024 年 4 月 25 日
Amazon Bedrock を使用した高度なルーティング技術で会話型 AI を強化 |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: 1968035タイムスタンプ: 2024 年 4 月 24 日
Amazon Engineering 向け Amazon SageMaker で人間と AI のフィードバックを使用して LLM のパフォーマンスを向上させる |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: 1968037タイムスタンプ: 2024 年 4 月 24 日
Amazon SageMaker Studio ローカルモードと Docker サポートで ML ワークフローを高速化 |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: 1967767タイムスタンプ: 2024 年 4 月 23 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 Personalize でのソリューションの自動トレーニングの導入 |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: 1966209タイムスタンプ: 2024 年 4 月 19 日
CISO コーナー: スタッフの燃え尽き症候群の打破、GPT-4 エクスプロイト、NIST のリバランス ソースクラスター: 暗い読書 ソースノード: 1966349タイムスタンプ: 2024 年 4 月 19 日
Amazon SageMaker の新しい推論機能に Kubernetes Operator を使用すると、LLM デプロイメントコストが平均 50% 削減されます |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: 1966211タイムスタンプ: 2024 年 4 月 19 日
Amazon Bedrock でホストされているマルチモーダル基礎モデルを使用してスライドデッキに話しかける – パート 2 |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: 1966486タイムスタンプ: 2024 年 4 月 19 日