Amazon Web Services ブログ
Category: Amazon SageMaker
Amazon SageMakerでのディープラーニング学習時における、GPUパフォーマンスチューニングのためのI/O最適化
GPUはディープラーニングの学習スピードを著しく向上させ、学習にかかる時間を数週間からほんの数時間へと短縮させ […]
【開催報告】AWS AI/ML@Tokyo #5
アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社の呉(Twitter: @kazuneet)です。AWS Japa […]
イノベーションの加速: AWS のサーバーレス機械学習は F1 で洞察を得るのにどのように役立つか
FORMULA 1 (F1) は 2020 年に 70 周年を迎えます。これはリアルタイムのスキルとエンジ […]
Amazon SageMaker での AutoGluon-Tabular の活用 AWS Marketplace 編
前回の記事では、Amazon SageMaker で独自コンテナを用いて AutoGluon-Tabular […]
Amazon SageMaker での AutoGluon-Tabular の活用 BYOC 編
表データに対する分類、回帰というタスクは機械学習のタスクの中でもビジネスに最も親密に結びついています。もし、以 […]
Cisco は、ハイブリッド機械学習ワークフローを作成するために Amazon SageMaker と Kubeflow を使用
この記事は、Cisco の AI/ML ベストプラクティスチームのメンバーによるゲスト投稿です。そのメンバーに […]
Amazon SageMaker と Amazon ES を使用しての画像検索アプリケーションの構築
時に人は、探しているものを適格に説明するための言葉を見つけることに、難しさを感じるものです。古いことわざでも、 […]
Euler Hermes が Amazon SageMaker を使ってタイポスクワッティングを検出する方法
これは Euler Hermes のゲスト投稿です。彼らの言葉によれば、「100 年以上にわたり、信用保険業界 […]
ブンデスリーガマッチファクト xGoals を支える技術: 機械学習がサッカーのデータ駆動型の洞察をどのように推進しているか
サッカーの試合を観戦していて、プレイヤーがゴールを決めたのを見たとき、そのゴールを決めるのがいかに難しかったか […]
オープンソース Amazon SageMaker XGBoost アルゴリズムコンテナのご紹介
XGBoost は、表形式データセットでの回帰タスクと分類タスクの実行によく使用される効率的な機械学習 (ML […]