ML OPS

Azure OpenAI ServiceとAzure App Serviceを利用したアプリケーションのアーキテクチャ設計のポイント

こんにちは。ISID AIトランスフォーメーションセンターの山田です。 本記事では、Azure OpenAI ServiceとAzure AppServiceを利用したアプリケーション開発に当たってのアーキテクチャ設計のポイントを、通信経路の選択やスケーラビリティ、監視の観点から紹…

AIモデル学習に必要なデータ数を考える上で重要となるデータの多様性とは?

AIをビジネスに活用して業務の効率化を図ろうと考えられている方が最初に疑問に持つことの一つに、AIの学習データに必要なデータの数があげられます。 例えば、自社の商品やサービスを使うお客様から寄せられるクレームの仕分け作業や、商品画像の分類といっ…

DLLAB「エンタープライズAIとモダンアプリケーション開発の実践-ISID✕Microsoft-」での登壇資料公開

先日、10/19(水)と11/26(水)に、ISID AIトランスフォーメーションと日本マイクロソフトで共同企画したイベント #1 と #2にAITCメンバーが登壇いたしました。 みなさま冬も近づいて参りましたが、いかがお過ごしでしょうか。 AITC AI製品開発グループの御…

AIのPoCを次に繋げよう!PoC成果をプロトタイプとしてデプロイする仕組み紹介

AITC 製品開発グループの後藤 勇輝が「AIのPoCを次に繋げよう!PoC成果をプロトタイプとしてデプロイする仕組み紹介」というタイトルでDEEP LEARNING LABにて対外講演を行いました。 AITC 製品開発グループ 後藤 勇輝です。 みなさま、AIのPoCで終わってしま…

お客様の声を内容によって自動分類!TexAIntelligenceで文書データ活用を効率化

アンケート結果、問い合わせ、クレームなど様々なソースから収集される文書データを、TexAIntelligenceの分類機能を使用して自動的に関連カテゴリーに分類 顧客から集められた大量データの文書の分析には時間もコストもかかりがち 「お客様の声は宝物」、「…

【JSAI2022】CLISP-ML(Q)をはじめとしたMLシステムの品質確保に関する調査

2022年度 人工知能学会全国大会(第36回)@京都にて、MLシステムの開発時における品質確保の各種観点、要件、テストについて調査した結果を報告しました 昨今、「機械学習モデルを内包したITシステム」(MLシステム)を構築するプロジェクトは増加し続けてい…