機械学習

AI・ML

【Amazon Bedrock】ナレッジベースを用いた社内資料管理ーめざせ生産性向上ー

社内資料の管理、効率的ですか?様々な形式の文書が散在し、必要な情報を探すのに時間を取られていませんか? ファイルサーバーの奥底に埋もれどこにあるか分からない、バージョン管理が混乱する、などといった課題を抱えていませんか?これらの非効率は、業務の生産性低下に直結します。 今こそ、社内資料の一元管理体制を見直しましょう!ということで、AWS Bedrockのナレッジベースを用いた資料の一括管理およびその検索方法をご紹介します!
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【新しいドキュメントの自動処理】

Snowflake CortexAIを使ってドキュメント検索アシスタントを構築するチュートリアルに挑戦し、今回は新しいドキュメントの自動処理に踏み込んでみたいと思います。
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【チャットボットバージョン】

前回は基本的なドキュメント検索アシスタントを構築しましたが、今回はより高度なチャットボットバージョンのドキュメント検索アシスタントの構築に踏み込んでみたいと思います。
AWS

【Amazon Bedrock】使い終わったカスタムモデルは削除しましょう

申し訳ございませんでした。
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。
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

【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。
Google Cloud

【GCP】BigQuery MLを触りたいときに読むブログ

今回はBigQuery MLを使って機械学習モデルの作成、テストをやってみます。AI/MLの知識はあまりないがとにかくBigQuery MLを触ってみたい方、BigQuery MLでモデルを作成して推論してみたい方にぜひ読んでいただきたいブログです。
イベントレポート

【現地速報②】Snowflake Data Cloud Summit 24 Platform Keynoteまとめ

Snowflake Data Cloud Summit 24 初日のOpening Keynoteとは違い、翌日6/4に開催されたPlatform Keynote K2では、主にSnowflakeに関する最新のサービスアップデートが中心に取り上げられました。今回はその第2弾として、本セッションに関する内容を同じく速報でお届けします。