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Category: Amazon SageMaker
Model Server for Apache MXNet を使って、独自の深層学習フレームワークを Amazon SageMaker で使用する
深層学習 (DL) フレームワークを使用すれば、機械学習 (ML) モデルを構築し、トレーニングできます。しか […]
Amazon SageMaker のバッチ変換を使用して予測結果を入力データに関連付ける
大規模なデータセットに対して予測を実行するときは、実行前にいくつかの入力属性を削除することをお勧めします。これ […]
Amazon SageMaker での Apache MXNet 1.4 と Model Server のサポート
Apache MXNet は ディープニューラルネットワークのトレーニングとデプロイに使用するオープンソースの […]
Amazon SageMaker Ground Truth: データラベリングを高速化するための事前トレーニング済みモデルの使用
Amazon SageMaker Ground Truth を使用すると、機械学習用の高精度なトレーニングデー […]
TensorFlow と Apache MXNet を使用して、Amazon SageMaker で Keras モデルをトレーニングおよびデプロイする
Keras は適切に文書化された定評のある深層学習用オープンソースライブラリで、一方 Amazon SageM […]
Amazon SageMaker の体験ハンズオン動画とQAを公開しました
先日 (2019/5/17) 開催しました 「Amazon SageMaker 機械学習エンジニア向け体験ハン […]
パイオニアが車載カメラ画像の認識でAmazon SageMaker Neo を利用
Pioneer Corp は、デジタルエンターテインメント製品を専門とする日本のグローバル企業です。パイオニア […]
AWS DeepRacer ご利用後のリソース削除方法について
先日 2019年6月12日~14日に開催されたAWS Summit Tokyo 2019 では AWS Dee […]
Amazon SageMaker Neo が、エッジデバイスでの物体検出と画像の分類を支援
野村総合研究所 (NRI) は、日本におけるシステムソリューションおよびコンサルティングサービスの世界的大手プ […]
Bewgle が AWS を原動力にして、非構造化テキストをインサイトに変える
SAP.iO および Techstars の資金提供を受ける企業である Bewgleは、AWS のサービスを使 […]