機械学習

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【AI/ML】Google Cloud Next Tokyo ’23を見逃した方必見!!Google AIを組み込み、生産プロセスを変革する方法とは

Google Cloud Next Tokyo '23のパートナーセッションにてCSAT(顧客満足度)最高評価をいただいた当社の登壇内容をご紹介いたします。 いかにしてビジネスや業務にAIを組み込むか、成功のエッセンスをお伝えいたします。
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【GCP】【AIML】 Vertex AI PaLM APIが日本語対応されたので触ってみた。

Google Cloudの「生成系AI」について深堀して紹介します。今回は Vertex AI PaLM API が日本語対応したので、さっそく触ってみました。
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【GCP】【AIML】 Google Cloud Skills Boostで「生成AI」を学んでみた。

「Google Cloud Skills Boost」にて新たに追加された学習コンテンツ「Generative AI learning path」について簡単にご紹介いたします。
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【GCP】【AIML】Google Cloudの最新生成AIについて整理してみました。

Google Cloudの生成系AIをご存知でしょうか。大規模言語モデル(LLM)としてGoogleの「Bard」については既にご存知の方も多いのではないでしょうか。 本ブログでは、これからGA予定のサービスを含め、 Google I/O 2023でも発表されたGoogle Cloudの生成系AIサービス(Generative AI)についてご紹介できればと思います。
AI・ML

【AIML】機械学習におけるモデルの評価方法って??

AIMLの勉強をしていると、「機会学習モデルを評価してみよう!!」「でもどうやってモデルを評価するの??」「そもそも良いモデルってなに??」 そんな風に思われる方も多いと思います。 今回は、機会学習モデルの中でもよく利用される「回帰」「分類」におけるモデルの評価方法・評価指標についてご紹介いたします。
Google Cloud

【GCP】Visual Inspection AIの新モデル Anomaly Detection を触ってみた!!

Google Cloudの外観検査特化サービス「Visual Inspection AI」について、新モデルが追加されたことをご存じでしょうか? 今回は、Visual Inspection AIの新モデルであるAnomaly Detectionを実際に使用してみましたのでご紹介させていただきます。
AI・ML

【AIML】事前学習モデル(pre-trained models)と転移学習(transfer learning)って知っていますか?

AIMLの勉強をしていると、「事前学習済みモデル(pre-trained models)」 という言葉を目にする方も多いと思います。今回は、そんな機械学習における「事前学習モデル(pre-trained models)と転移学習(transfer learning)」について、簡単にご紹介できればと思います。
AI・ML

【AIML】データ拡張(Data Augmentation)って知っていますか??①

AIMLの勉強をしていると「学習に使うデータってどうやって集めるの?」こんな事も考えるかもしれません。 機械学習のデータ準備のための前処理テクニックの一つである画像の水増し=Data Augmentation についてご紹介いたします。
Google Cloud

【GCP】Vision API Product Search触ってみた。

本日は、Google CloudのAIMLサービスの一つである「Vision API Product Search」についてご紹介させていただきます。 実際にサービスの使用感と精度を確認するために、GoogleImageから画像を収集し、簡易的なデモを行ってみました。
AWS

Amazon Rekognition でラベル検出した画像に境界ボックスを描画する

Amazon Rekognition DetectLabels API で分析した画像ファイルに、境界ボックスを描画して保存する機能を作ったのでその方法を紹介します。主に Lambda 関数の紹介です。