Amazon Web Services ブログ
Category: Artificial Intelligence
Amazon SageMaker の新しいツールとガイド付きワークフローを使用して、モデルのより迅速なパッケージ化およびデプロイが可能に
Amazon SageMaker では、従来の機械学習 (ML) モデルと基盤モデル (FM) をより迅速にデ […]
Amazon SageMaker Canvas の新機能を使用して、自然言語でデータを探索および準備する
11月29日は、Amazon SageMaker Canvas で自然言語命令を使用して、機械学習 (ML) […]
Amazon SageMaker が基盤モデルのデプロイコストとレイテンシーの低減に役立つ新しい推論機能を追加
11月29日、デプロイコストの最適化とレイテンシーの低減に役立つ新しい Amazon SageMaker の推 […]
Amazon SageMaker Canvas を利用してビジネス分析のための基盤モデルを大規模に活用する
11月29日は、ノーコードエクスペリエンスを通じて Amazon Bedrock および Amazon Sag […]
Amazon SageMaker Clarify で基盤モデルの評価と選択が容易に (プレビュー)
Amazon SageMaker Clarify が基盤モデル (FM) 評価 (プレビュー) をサポートする […]
Amazon Bedrockでのユースケースに最適な基盤モデルの評価、比較、選択 (プレビュー)
Amazon Bedrock でのユースケースに最適な基盤モデル (FM) を評価、比較、選択できるようになっ […]
AWS Clean Rooms の差分プライバシーは、ユーザーデータのプライバシー保護を強化します (プレビュー)
11月29日より、AWS Clean Rooms のディファレンシャルプライバシー (プレビュー) を使用して […]
AWS Clean Rooms ML は、お客様やパートナーが未加工データを共有せずに ML モデルを適用するのに役立ちます (プレビュー)
11月29日は、AWS Clean Rooms ML (プレビュー) を紹介します。この製品は、AWS Cle […]
クリックストリームデータによるビジネス成果の促進
今日のビジネス環境は変化が速いため、タイムリーなビジネス意思決定では、新しいデータに何時間も何日もアクセスするのではなく、リアルタイムでアクセスする必要があります。競争力を維持し、現在の市場の状況に合わせて十分な情報に基づいた意思決定を行うためには、組織はリアルタイムの情報を自由に利用できなければなりません。市場が急速に変動し、顧客の好みが変化すると、古くなったデータによって機会を逃したり、インサイトが古くなったりして、顧客体験が最適ではなくなる可能性があります。企業は、自社のデータ(ファーストパーティデータ)の所有権を取り戻し、顧客や見込み客の情報の力を活用して競争力を高め、より顧客体験をもたらすべく取り組む必要があることを認識しています。ファーストパーティデータの例としては、企業が顧客の行動や好みについての理解を深めるための大きな可能性を秘めたクリックストリームデータがあります。
大規模な分散トレーニングに特化したインフラストラクチャ、Amazon SageMaker HyperPod のご紹介
11月29日は、Amazon SageMaker HyperPod を紹介します。この製品は、大規模な分散トレ […]