Amazon DocumentDB (MongoDB 互換) のベクトル検索が一般公開されました | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon DocumentDB (MongoDB 互換) のベクトル検索が一般公開されました 11月29日は、Amazon DocumentDB (MongoDB 互換) のベクトル検索の一般提供についてお知らせします。この製品は、ドキュメントデータベース内でミリ秒の応答時間で何百万ものベクトルを保存、索引付け、検索できる新しい組み込み機能です。 ベクトル検索は、機械学習 (ML) で使用される新しい手法で、距離または類似度メトリックを使用してベクトル表現を比較することにより、特定のデータに類似したデータポイントを検索します。ベクトルは、Amazon Bedrock、Amazon SageMaker、およびその他のオープンソースまたは独自の ML サービスでホストされている大規模言語モデル (LLM) から作成された非構造化データを数値で
Kubernetes で Spark パフォーマンスを最適化する | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Kubernetes で Spark パフォーマンスを最適化する Apache Spark はオープンソースプロジェクトで、分析分野で幅広い人気を博しています。有名なビッグデータや、ストリーミングといったの機械学習ワークロード、幅広いデータセットの処理、ETL などで使用されています。 Kubernetes は、人気のあるオープンソースのコンテナ管理システムで、アプリケーションのデプロイ、メンテナンス、スケーリングのための基本的なメカニズムを提供します。Amazon EKS は、高可用性コントロールプレーンを提供するマネージド Kubernetes サービスで、AWS で本番環境レベルのワークロードを実行します。お客様は、EKS でマイクロサービス、バッチ、機械学習などのさまざまなワークロードを実行できます。 このブログは、Kubernete
ディープラーニングネットワーク (GAN と Siamese) を組み合わせハイクオリティでリアルなイメージを生成 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ ディープラーニングネットワーク (GAN と Siamese) を組み合わせハイクオリティでリアルなイメージを生成 ディープラーニングはトレーニングに使用するデータの量と質に依存するため、企業は優れたイメージデータを得ようと多額の費用を投資をしています。通常、そうした企業はコストの掛かる人間による注釈を使ったり、製品や人物の写真を撮るなど、多大な作業を要しています。けれども、このアプローチはコストが掛かる上に拡張性もありません。コンピュータをトレーニングしてハイクオリティなイメージを生成すれば、コストを大幅に削減しビジネスの成長を促進することができます。 このブログ記事では、Amazon の私の同僚数人がまとめた「Semantically Decomposing the Latent Spaces of Generative Adversar
導入事例 (Case Studies) - Amazon Web Services
お客様のクラウド導入事例 さまざまな規模のお客様が AWS を使用して、アジリティの向上、コストの削減、そしてイノベーションの推進をクラウドで実現した方法を紹介します。
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