機械学習向けのアーキテクチャのベストプラクティス
ディープラーニングアーキテクチャをすばやく簡単に構築し、あらゆる規模の機械学習 (ML) モデルを構築、トレーニング、デプロイするためのベストプラクティスをご覧ください。
機械学習レンズ - AWS Well-Architected フレームワークを使用して、ベストプラクティスに照らして ML ワークロードを評価し、改善すべき領域を特定する方法を説明します。
主なコンテンツ
開始方法
機械学習モデルを構築、トレーニング、デプロイする方法をアーキテクトとデベロッパーに示すセルフサービストレーニングとチュートリアル。
- チュートリアル: 機械学習モデルを自動的に作成する
- トレーニング: Machine Learning 大学
- トレーニング: AWS Machine Learning の開始方法
ML のプラクティス
AWS で安全な ML プラットフォームを構築するのに役立つ、デプロイ可能なソリューション、アーキテクチャガイダンス、および図。
- ソリューション実装: AWS での QnA Bot
- ホワイトペーパー: AWS で安全なエンタープライズ機械学習プラットフォームを構築する
- ソリューション実装: Machine Learning を利用してパーソナライズされたエクスペリエンスを維持する
MLOps
ML モデルとワークロードを確実かつ効率的にデプロイおよび維持するためのアーキテクチャのベストプラクティスとソリューション。
- Well-Architected: 機械学習レンズ
- ワークショップ: 安全なデータサイエンス環境を構築する
- ソリューション実装: MLOps Workload Orchestrator
機械学習を使用して予測の精度を向上
機械学習利用の最新情報を知る
AWS MLOps フレームワーク
最も人気
- Well-Architected: 機械学習レンズ
- ソリューション実装: MLOps Workload Orchestrator
- チュートリアル: Amazon Comprehend でテキストのインサイトを分析する