Amazon Web Services ブログ
Category: Artificial Intelligence
新機能 — Amazon SageMaker Feature Store で機械学習の機能を格納、発見、共有する
今回、 Amazon SageMaker Feature Store を発表できることを、非常に喜ばしく思いま […]
新機能 — Amazon SageMaker Pipelines が機械学習プロジェクトに DevOps 機能を提供
本日、 Amazon SageMaker Pipelines を発表することができまして、大変うれしく思います […]
プレビュー: ビジネスの健全性を監視するための異常検出サービス、Amazon Lookout for Metrics
Amazon Lookout for Metrics を発表いたします。これは、機械学習 (ML) を使用して […]
機械学習用のデータを準備するためのビジュアルインターフェイス、Amazon SageMaker Data Wrangler のご紹介
本日、Amazon SageMaker の新たな機能であるAmazon SageMaker Data Wran […]
Amazon SageMaker JumpStart で事前構築済みモデルと機械学習ソリューションへのアクセスを簡素化する
本日、Amazon SageMaker の新機能である Amazon SageMaker JumpStart […]
Amazon CodeGuru の新機能 – Python サポート、Security Detector、および Memory Profiling
Amazon CodeGuru は、コードの品質を向上させるデベロッパーツールであり、次の 2 つの主要コンポ […]
【開催報告 & 資料公開】 AI/ML@Tokyo #8 エンタープライズにおけるDXとAI/ML 開催報告
アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社 機械学習ソリューションアーキテクトの伊藤です。AWS Japan では、AI/ML 関連情報を発信するイベント「AWS AI/ML@Tokyo」を定期的に開催しています。2020年11月26日にオンラインで開催された AWS AI/ML@Tokyo #8では、AWSのAI/ML事業開発シニアスペシャリストより、エンタープライズ企業におけるAI/機械学習プロジェクトの進め方をご紹介し、ソリューションアーキテクトより、手軽に導入できるAIサービスを活用した実際のユースケースのご紹介をいたしました。また、お客様活用事例として、株式会社 JAL インフォテック様、三菱UFJインフォメーションテクノロジー株式会社様 におけるAIサービスや Amazon SageMaker を活用したDX事例をお話しいただきました。
Amazon Lookout for Vision — 新しい ML サービスにより、製造の欠陥検出を簡素化
本日は、産業環境のお客様が、簡単かつコスト効率性に優れた方法で製造装置と機器の外観欠陥を検出するために役立つ新 […]
Amazon SageMaker Model Monitor を活用したデータドリフト検知の解説
はじめに AWS では、機械学習モデルの開発、学習、推論に最適な AWS サービスを提供しています。これらを活 […]
新機能 – Amazon Lookout for Equipment でセンサーデータを分析し、機器の故障検出に役立てる
産業機器を運用する企業は、運用効率性の向上と、コンポーネントの故障による計画外ダウンタイムの回避に絶えず取り組 […]