AWS 【re:Invent 2024発表】次世代 Amazon SageMaker Unified Studio に触ってみた
2024年のre:Inventで発表された次世代機械学習モデル開発IDEである、Amazon SageMaker Unified Studio。触ってみたので、使い始める最初のステップをご案内します。
AI・ML
AWS 
Snowflake 新米エンジニアが挑む！Snowflake CortexAIでドキュメント検索アシスタントを構築してみる
CortexAIの公式チュートリアルを実践する中で気づいたこと、そこから得られた学びについて話します。
Google Cloud LangGraphとVertex AI Geminiを使って、AI Agentのreflectionを試してみる
今回はAI Agentのreflectionを試してみました！！
AWS 「Amazon CodeCatalyst × TaskCat × Amazon Q」で AWS CloudFormation テンプレートの快適な開発環境を作る
Amazon CodeCatalyst上で、Amazon QとTaskCatを用いてAWS CloudFormationのテンプレートを快適に作成する環境を考えてみました。
Cato Cloud 【Catoクラウド】新機能「自然言語によるイベント検索」レビュー：ユーザー目線で検証してみた
新機能を徹底検証！実際の使用感をユーザー視点で解説します。
AWS Amazon Bedrock Chat with your document で RAG に入門してみよう
今更ながらですが、生成AI・Amazon Bedrockに入門してみようと思います。2024年にリリースされたChat with your documentを一緒にみてみましょう。
Google Cloud 【GCP】BigQuery Explainable AI でモデルの予測結果を説明させる
BigQuery Explainable AI（XAI）を使って機会学習モデルが算出した予測値を説明させてみます。モデルの予測結果に影響を与えた特徴を数値化します。
Google Cloud 【GCP】BigQueryML ARIMA PLUSモデルで時系列予測してみる
今回は時系列予測が可能なARIMA+（ARIMA PLUS）でモデルを作成し、実際に使ってみたブログです。多変量時系列予測が可能なARIMA_PLUS_XREGモデルを使用して風速、気温のデータを使って将来のPM2.5の量を予測してみました。
AWS Amazon Bedrock RAG 環境用 AWS CloudFormation テンプレート series 3 Bedrock 編
Agents for Amazon Bedrock を使用した最小構成の RAG 環境を構築する AWS CloudFormation テンプレートを紹介します。3部構成になっており、本記事は3つ目、Amazon Bedrock 編です。
Google Cloud Dialogflow CXで生成AIを使う方法をまとめてみた
皆さん、チャットボットの質に満足していますか？従来のルールベースのチャットボットでは、複雑な質問に対応できず、チャットボット利用者の要望を叶えることが難しかったかもしれません。今回は複雑な質問に対応できるような、より自然で人間らしい会話を実現するため、Dialogflow CXと生成AIを連携する方法を紹介します。