技術ブログ株式会社エーピーコミュニケーションズの技術ブログです。エーピーコミュニケーションズの技術ブログです。>はじめにGLB事業部Lakehouse部のメイです。Models」を共有します。このセッションでは、AIシステムの構築方法やデータへの適用方法について、速く、費用効果が高く、自動化された方法を共有することを目的としています。ターゲット視聴者は、AI技術に興味がある人、データ分析やAIシステムの構築に携わる人、企業の意思決定者などです。近年、AIとコンピューティングの進歩が指数関数的に加速しています。同じドルで数十億のコンピューティングを購入できるようになっており、今後5年間で過去10年または20年で達成した進歩よりもはるかに大きくなることが予想されています。この指数関数的な進歩は、AIシステムの構築方法やデータへの適用方法に大きな影響を与えています。そのため、企業は速く、費用効果が高く、自動化された方法でAIを活用する必要があります。基礎モデルは、従来のAIシステム構築方法とは根本的に異なるアプローチを提供しています。インターネット規模のデータでトレーニングされるため、人間によるデータ収集、トレーニング、テスト、開発が必要だった過去とは一線を画しています。基礎モデルの登場により、OCR(光学式文字認識)や感情分析などの機能が広く利用可能になりました。これにより、企業や個人がこれらの機能を簡単に活用できるようになり、AI技術の普及が加速しています。LabelBoxの取り組みが紹介されました。Naverは、データセットに対して伝統的な検索とベクター検索を組み合わせることで、データセントリックな仕事の開発プロセスを簡素化しています。LabelBoxは、基礎モデルを選択し、データに適用し、人間がループに入るシステムを使用して品質を維持するエンドツーエンドのソリューションを提供しています。これらの取り組みにより、データセントリックな仕事の効率化が期待されます。まとめAIとコンピューティングの指数関数的な進歩により、企業は独自のデータと基盤モデルを活用してAIを導入する方法を見つける必要があります。最新の概念や機能、サービスを活用することで、企業は速く、費用効果が高く、自動化された方法でAIを活用することができます。LabelBoxの事例が紹介されました。これらの取り組みを参考に、自社のAI活用を進めていきましょう。おわりに現地でのDAISに参加しているメンバーからの報告をもとに、セッションの内容を解説しました。DAIS期間中では、セッションに関する記事を以下の特設サイトに順次上げていきますので、見ていただけると幸いです。Engineeringの導入支援、データ&AI基盤に関連するサービスを提供しています。わたしたちは「エンジニアとお客様を笑顔にする」というVisionを掲げ、インフラエンジニアの未来を創るNeoSIerとして工夫と挑戦を行い続けます。読者になるこのブログについて引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。