Amazon Web Services ブログ

Category: Amazon Machine Learning

生成 AI を活用してプレイヤーやプレスのゲームレビューを分析する

ゲーム開発者、ゲームスタジオ、パブリッシャーは、ゲームレビューの急激な増加と多様化によって、レビューの評価に大きな課題を抱えています。こういった変化に効率的に対処して最も重要な問題に注力できるよう、フィードバックを分類し優先順位付けする強固なシステムを開発者は必要としています。これは特に小規模なスタジオにとって課題となっており、限られたスタッフと財務リソースで大量のフィードバックを管理することに苦労しています。

この記事では、Amazon Bedrock を使用してゲームレビューのアップロード、処理、分析、要約を行うことができるサーバーレスソリューションの構築方法を説明します。この例ではゲームレビューに焦点を当てていますが、このアプローチは他の分野のレビューの分析と要約にも応用できます。

生成 AI アプリケーションで使用するデータを保護するための効果的なデータ認可メカニズムの実装

本ブログでは、生成 AI ワークロードにおけるデータセキュリティとデータ認可について詳しく説明します。基盤モデルのファインチューニングや RAG 、AI エージェントなどの観点から機密データ利用時のリスクを分析し、さらに生成 AI アプリケーションや Amazon Bedrock Agents でのデータ認可メカニズムの実装方法を解説します。

Amazon Verified Permissions と Amazon Bedrock エージェントを使用した安全な生成 AI アプリケーションワークフローを設計する

本ブログでは、請求審査システムにある保険金請求に関する質問に答える Amazon Bedrock エージェントを用いたテキストベースの生成 AI アプリケーションを例に、Verified Permissions を使用してきめ細かなアクセスコントロールを設計する方法についてご紹介します。

Amazon Q Developer を使用して Amazon SageMaker Canvas で ML モデルを構築してください

私はデータサイエンティストとして、機械学習の経験がないビジネスアナリスト、マーケティングアナリスト、データアナ […]

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