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Category: Amazon SageMaker Canvas
AWSローコード-ノーコードサービスによる投資プロセスの高速化
機関投資家向け資産運用会社としてAWS ローコード・ノーコード(以下LCNCと表記)のデータおよびAIサービスを活用することで、技術系チームを超えた初期のデータ分析および優先順位付けのプロセスを拡張し、意思決定を加速させる方法について説明します。AWS LCNCサービスを利用することで、多様なサードパーティのデータセットへのサブスクライブと評価・データの前処理・機械学習(ML)モデルによる予測能力の確認を、コードを一行も書かずに迅速に行えるようになります。
AWS を活用した小売業の需要予測
小売業者は、需要予測を使用して顧客のニーズを予測し、供給の意思決定を最適化します。 ほとんどの業界と同様に、小 […]
ビルド、共有、デプロイ : ビジネスアナリストとデータサイエンティストが、ノーコード機械学習と Amazon SageMaker Canvas を使用して市場投入までの時間を短縮する方法
この記事は、「 Build, Share, Deploy: how business analysts and […]
AWS Week In Review – 2023 年 1 月 16 日
1月16日、米国の祝日マーティンルーサーキングジュニアの日であり、この公民権運動の指導者の生涯、遺産、業績を称 […]
新機能 – 任意の場所で構築された機械学習モデルを Amazon SageMaker Canvas に取り込み、予測を生成する
Amazon SageMaker Canvas は、ビジネスアナリスト向けのビジュアルインターフェイスを備えて […]
Amazon SageMaker の新機能 — シャドウテストを実行して ML モデルバリアント間の推論パフォーマンスを比較する
機械学習 (ML) ワークロードを本番環境に移行する際には、デプロイされたモデルを継続的に監視し、モデルのパフ […]
【開催報告】AWS メディアセミナー 2022 Q3 ~AWS で実現する顧客 ID 管理・データ活用:CIAM on AWS~
はじめに 2022 年 9 月 29 日にメディア業界のお客様向けに、AWS で実現する顧客 ID 管理・デー […]
Amazon SageMakerを使ってノーコードでリスクマネジメントに機械学習を適用する
この記事は Build a risk management machine learning workflow […]