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Tag: Machine Learning

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【開催報告 & 資料公開】AWS 秋の Observability 祭り 2024

本ブログでは、2024 年 11 月 1 日に実施した「AWS 秋の Observability 祭り ~明日使えるアセット祭り~」のイベントについて内容を簡単にご紹介しつつ、アセット資料を紹介致します。今回のイベントでは、すぐデプロイできるアセットを活用し Observability の高度化をジャンプスタートすることをテーマに様々なアセットをご紹介しました。アセットは生成 AI を活用した Observability での障害分析の効率化 、負荷試験における可視化や異常検知といった Observability で試験の速度と品質の改善、Amazon CloudWatch をさらに高度に活用するためのネットワーク監視、ログ異常検知機能による運用改善と複数のユースケースをカバーしています。

Amazon Connect で簡単に実現する、生成 AI を活かしたより良いカスタマーエクスペリエンス

カスタマーエクスペリエンスの領域における生成 AI の可能性は魅力的です。一方カスタマーサービスに導入する際、ハルシネーションやバイアス(偏見)などの課題・懸念もあります。この記事では Amazon Connect によって、独自モデルのトレーニングなしで生成 AI を活用したり、ハルシネーションやバイアスの少ない応答を得る方法を紹介します。

API と OSS 、蓄積したデータで精度を改善するならどちらの基盤モデルを選択すべきか : 質問回答編

本文書では、サービスや製品に蓄積したデータを活用した精度改善を視野に入れた場合、 API と OSS のどちらがコスト効率が良くなるのかを検証します。 API は Amazon Bedrock や ChatGPT などのサービス、 OSS は Hugging Face などで公開されている基盤モデルを GPU インスタンスでホスティングする利用形態を想定しています。本 2 つの手法でデータをプロンプトに組み込む、追加学習に使用した場合の精度とコストを比較します。