DATA+AI Summit2024（DAIS2024）に関する投稿まとめ（現地時間2024年6月11日分）

はじめに

エーピーコミュニケーションズでは現地参加メンバーと日本から視聴するメンバーで連携しDATA+AI SUMMIT2024に関するポータルサイトを展開し、イベントに関する情報をお届けしています。是非ともこちらの特設サイトのチェックもよろしくお願いいたします！

2024年6月11日　Data +AI Summit 投稿一覧

• From Uncertainty to Certainty: Strategies for Deterministic LLMOps（不確実性から確実性へ: 決定論的 LLMOps の戦略）

• Benchmarking Data and AI Platforms: How to Choose and use Good Benchmarks（データと AI プラットフォームのベンチマーク: 適切なベンチマークを選択して使用する方法）

• Udemy’s Data and AI Journey Migrating from a Managed Big Data Platform to Databricks（UdemyのデータとAIの旅：管理されたビッドデータプラットフォームからDatabricksへの移行）

• Databricks on Databricks: Path to Unified Governance（Databricks on Databricks: 統合ガバナンスへの道）

• SEA-LION: Representing the Diverse Languages of Southeast Asia with LLMs（SEA-LION: LLM で東南アジアの多様な言語を表現）

• DSPy: Compiling Language Model Calls into Self-Improving Pipelines（DSPy: 言語モデル呼び出しを自己改善パイプラインにコンパイルする）

• Enhancing Audit Efficiency at Hapag-Lloyd with Generative AI（生成 AI を使用して Hapag-Lloyd の監査効率を向上）

• Migrating and Optimizing Large-Scale Streaming Applications with Databricks（Databricks を使用した大規模ストリーミング アプリケーションの移行と最適化）

• The MLOps Platform at WGU: Solutions to Production ML with Databricks (Western Governors UniversityにおけるMLOps：Databricksを用いた運用MLへの解決策)

• Creating a Data and GenAI Ecosystem: Migrating to Databricks（データと GenAI エコシステムの作成: Databricks への移行）

• LLMs in Production Fine-Tuning, Scaling, and Evaluation (LLMの実用化：ファインチューニング、スケーリング、および評価)

• In the Trenches with DBRX: Building a State-of-the-Art Open-Source Model（DBRX による最前線: 最先端のオープンソース モデルの構築）

• Unlock Data and AI Potential with a Fully Orchestrated Health Lakehouse（完全にオーケストレーションされた Health Lakehouse でデータと AI の可能性を解き放つ）

• Mitigating LLM Hallucination Risk Through Research Backed Metrics（人間の評価者が直面する課題についての考察）

• Scaling RAG and Embedding Computations with Ray and Pinecone（Ray と Pinecone を使用した RAG のスケーリングと埋め込み計算）

• Scaling Marketing and Docs with a Privacy-Safe RAG Model（プライバシー・セーフのRAGモデルでマーケティングとドキュメントの規模を拡大する）

• Building Your First GenAI App using Databricks, MosiacML and MLRun（Databricks、MosiacML、MLRun を使用して最初の GenAI アプリを構築する）

• Building Enterprise-Grade GenAI Apps with MLflow and Vector Search（MLflowとベクトル検索を用いたエンタープライズグレード生成AIアプリの構築）

• Building Production RAG Over Complex Documents（複雑なドキュメントを使用してプロダクション RAG を構築する）

• Implementing the Lakehouse, from BI to AI（レイクハウスの実装、BI から AI へ）

おわりに

私たちはDatabricksを用いたデータ分析基盤の導入から内製化支援まで幅広く支援をしております。
もしご興味がある方は、お問い合わせ頂ければ幸いです。

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また、一緒に働いていただける仲間も募集中です！
APCにご興味がある方の連絡をお待ちしております。

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