Amazon Web Services ブログ
Category: Amazon SageMaker
Amazon SageMaker を利用して都市の空気汚染データをもとに天気への影響を予測するモデルを構築する。
都市における大気汚染は、人々、動物、植物や財産への悪影響をもたらす深刻な問題を引き起こしかねません。大気汚染は […]
動的なDeepLearningによる時系列データの予測
時間の経過とともに展開していくイベントを予測することは、オプション価格決定や、病気の進行、音声認識、サプライチ […]
AWS PrivateLink を使用してすべての Amazon SageMaker API コールを保護する
すべての Amazon SageMaker API 操作が AWS PrivateLink を介して完全にサポ […]
Amazon SageMaker MXNet 1.2 コンテナの発表
Amazon SageMaker の構築済み MXNet コンテナで、最新リリースの Apache MXNet […]
自分で事前にトレーニングした MXNet または TensorFlow のモデルを Amazon SageMaker に導入する
Amazon SageMaker は、ML モデルをトレーニングおよびホストするための容易なスケーラビリティと […]
教師あり学習に Amazon SageMaker の Amazon Mechanical Turk を使用する
教師付き学習には、プロジェクトのトレーニング段階で、何が正しい答えかをアルゴリズムに教えるラベルまたはアノテー […]
【開催報告】Digital Advertising Japan Seminar 2018 – Machine Learning 事例祭り –
こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの八木達也 ( @ygtxxxx ) です。 7月23日に、「D […]
TensorFlow コンテナと Amazon SageMaker での「独自のアルゴリズムの導入」を活用する、カスタムラベルの転移学習
データ科学者および開発者は、Amazon SageMaker の完全マネージド型機械学習サービスを使用して機械 […]
Amazon SageMaker を使用して画像を分類する
イメージ分類と画像内の物体検出が最近注目されてきていますが、アルゴリズム、データセット、フレームワーク、および […]
Amazon SageMaker が、バッチ変換機能と TensorFlow コンテナ向けのパイプ入力モードを追加
数日前のニューヨーク Summit で、Amazon SageMaker の 2 つの新しい機能が始まりました […]