Yuta.Ito

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  • オープンストリームテックブログ「BEYOND SI」

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    株式会社オープンストリームのエンジニアより、各社クラウドサービス・ビッグデータ・AI／機械学習・IoT・モバイル・アジャイル・セキュリティなどの先端技術情報や、ソリューションサービス情報、ビジネスコラム、各種勉強会、イベント情報を発信します。 ■株式会社オープンストリーム関連ブログサイト ・Keep Innovating! Blog https://www.opst.co.jp/keep_innovating_blog/ ■株式会社オープンストリームコーポレートサイト https://www.opst.co.jp/ ■株式会社オープンストリームサービス一覧 https://www.opst.co.jp/service/ ■オープンストリームホールディングスグループ共同運営note「OpeN.lab」 https://note.com/opst_hd/

Amazon SageMaker Data Wrangler を試してみた

はじめに機械学習のデータ準備ツール Amazon SageMaker Data Wrangler を実際に使用してみたので、利用方法と各機能について詳しくご紹介したいと思います。 Amazon SageMaker Data Wrangler Amazon SageMaker Data Wrangler（以下、Data Wrangler と記載する）は、機械学習において重要なデータ準備を簡素化および合理化してくれるサービスです。 データの探索、分析、変換といった処理を、サポ

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    • Amazon SageMaker Data Wrangler を使った機械学習データ準備

      はじめにローコード機械学習 Amazon SageMaker Data Wrangler を使った、機械学習用のデータ準備をご紹介したいと思います。 Amazon SageMaker Data Wrangler とはAmazon SageMaker Data Wrangler（以下、Data Wrangler と記載する）は、機械学習用のデータを加工・分析する Amazon SageMaker のサービスの一つです。 ほとんどコードを使わずデータ選択、データ分析、前処理、特

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      • Agents for Amazon Bedrockでサンプルアプリを作ってみた

        Agents for Amazon Bedrock についてAgents for Amazon BedrockはAWS re:Invent 2023で発表されたBedrockの新機能となります。 本機能を利用することでにより、独自データやビジネスロジックの組み込み、システム連携がおこなえる自社独自生成AIアプリケーションを実装できます。 Agents for Amazon Bedrockの主な機能生成AIアプリのふるまいを定義 生成AIアプリケーションのふるまいを定義し

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        • AWS Bedrock の ナレッジベースを試してみた(利用編)

          初めに前回記事の「AWS Bedrock の ナレッジベースを試してみた(利用開始編)」ではナレッジベースの説明、開始方法を説明しました。 今回は作成したAWS Bedrock の ナレッジベースの利用方法について説明します。 利用方法データソース(S3)へのファイル設置 データソースとして設定したS3にファイルを設置します。 2024/03/12現在、サポートされているデータ形式は以下の通りです。 (https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/

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          AWS Bedrock の ナレッジベースを試してみた(利用開始編)

          AWS Bedrock のナレッジベースについてAWS Bedrock はAWS の生成系AIのサービスですが、昨年開催されたAWS re:Invent 2023 にてナレッジベースの機能が追加されました。 ナレッジベースは検索拡張生成（RAG）のマネージドサービスとなります。 検索拡張生成（RAG）について本来、生成AIは利用している基盤モデルが学習しているデータを利用して回答を生成しますが、自社独自データ等、基盤モデルでは学習し得ないデータを利用したいケースがあると

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