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AWS Dev Day Tokyo 2018 Machine Learning トラック資料公開
AWS Dev Day Tokyo 2018が、2018年10月29日から11月2日にかけて5日間開催されました。Machine Learningのトラックオーナーを担当したSAの鮫島より、Machine Learningトラックならびにハンズオンの内容をご紹介します。Machine Learningトラックは、機械学習システムを開発・運用するためのAmazon SageMakerと、機械学習システムにおいて重要な役割を担うIoTのセッションで構成されています。
Machine Learningトラックにおいて、お客様セッションにご登壇を頂いたコネヒト株式会社 島田様、Wantedly株式会社 南様、CfPセッションにご登壇いただいた株式会社スナックミー 三好様、鈴木様に御礼申し上げます。また、会場にお越し頂いた皆様ならびにストリーミングを御覧頂いた皆様へ御礼を申し上げます。
お客様事例/セッション
DockerとAmazon SageMakerで実現した機械学習システムのプロダクション移行
コネヒト株式会社 島田 達朗 様
DockerとAmazon SageMakerで実現した機械学習システムのプロダクション移行
Amazon SageMakerで実現する生産性の高い機械学習基盤
Wantedly株式会社 南 直 様
Amazon SageMaker で実現する生産性の高い機械学習基盤 / #AWSDevDay
CfPセッション
パーソナライズを追求するお菓子の製造需要予測を自動化させた話
株式会社スナックミー 三好 隼人 様、鈴木 一史 様
[スナックミー] パーソナライズを追求するお菓子の製造需要予測を自動化させた話 / snaq.me dev day tokyo 2018
AWSセッション
Amazon SageMakerを中心とした持続的なMLシステム
志村 誠
Amazon SageMaker を中心とした持続的な ML システム
AWSで構築するコンピュータビジョンアプリケーション
鮫島 正樹
AWSにおけるエッジでの機械学習
園田 修平
IoTにおけるセキュリティ
辻 義一
ハンズオンセッション
こちらはAWSの利用にあたり料金が発生しますのでご留意ください。
Amazon SageMakerで始める機械学習
宇都宮 聖子
AWSによる機械学習アプリケーション開発
鮫島 正樹
Amazon SageMaker 推論エンドポイントを利用したアプリケーション開発
記事投稿者：AWS SA 鮫島