Amazon Q Business と AWS IAM Identity Center を使用して、プライベートで安全なエンタープライズ生成 AI アプリを構築する |アマゾン ウェブ サービス
ソースノード： 1969855
タイムスタンプ： 2024 年 4 月 30 日
Amazon Comprehend
モビリティデータを使用して、Amazon SageMaker 地理空間機能を使用して洞察を導き出す |アマゾン ウェブ サービス
ソースノード： 1938140
タイムスタンプ： 2024 年 1 月 17 日
Amazon Comprehend によって作成されたカスタムメタデータを使用して、Amazon Kendra を使用して保険金請求をインテリジェントに処理します。 アマゾン ウェブ サービス
ソースノード： 1921536
タイムスタンプ： 2023 年 12 月 5 日
カスタム レンズを使用して、適切に設計された IDP ソリューションを構築する – パート 1: 優れた運用 | アマゾン ウェブ サービス
ソースノード： 1916787
タイムスタンプ： 2023 年 11 月 22 日
カスタム レンズを使用して、適切に設計された IDP ソリューションを構築する – パート 2: セキュリティ | アマゾン ウェブ サービス
ソースノード： 1917426
タイムスタンプ： 2023 年 11 月 22 日
カスタム レンズを使用して、適切に設計された IDP ソリューションを構築する – パート 3: 信頼性 | アマゾン ウェブ サービス
ソースノード： 1917428
タイムスタンプ： 2023 年 11 月 22 日
カスタム レンズを使用して、適切に設計された IDP ソリューションを構築する – パート 5: コストの最適化 | アマゾン ウェブ サービス
ソースノード： 1917728
タイムスタンプ： 2023 年 11 月 22 日
カスタム レンズを使用して、適切に設計された IDP ソリューションを構築する – パート 6: 持続可能性 | アマゾン ウェブ サービス
ソースノード： 1917749
タイムスタンプ： 2023 年 11 月 22 日
Amazon Comprehend 毒性検出を使用して有害なコンテンツにフラグを立てる | アマゾン ウェブ サービス
ソースノード： 1913324
タイムスタンプ： 2023 年 11 月 14 日
Amazon Comprehend と LangChain を使用して生成 AI アプリケーションの信頼性と安全性を構築する | アマゾン ウェブ サービス
ソースノード： 1911720
タイムスタンプ： 2023 年 11 月 10 日
Amazon SageMaker Canvas を使用すると、コードを XNUMX 行も記述せずに機械学習を使用できます。 アマゾン ウェブ サービス
ソースノード： 1911722
タイムスタンプ： 2023 年 11 月 10 日
Reveal の Logikcull が Amazon Comprehend を使用して法的文書から PII を大規模に検出および編集した方法 | アマゾン ウェブ サービス
ソースノード： 1908437
タイムスタンプ： 2023 年 11 月 1 日
XNUMX 行のコードで Amazon SageMaker JumpStart の基盤モデルをデプロイして微調整する | アマゾン ウェブ サービス
ソースノード： 1907501
タイムスタンプ： 2023 年 10 月 30 日
Amazon Textract、Amazon Bedrock、LangChain によるインテリジェントなドキュメント処理 | アマゾン ウェブ サービス
ソースノード： 1905673
タイムスタンプ： 2023 年 10 月 24 日
Amazon SageMaker Data Wrangler を使用して機械学習用に PII を自動的に編集する | アマゾン ウェブ サービス
ソースノード： 1904440
タイムスタンプ： 2023 年 10 月 19 日
