AWS Partner Network | Amazon Web Services ブログ

AWS パートナーネットワーク (APN) – 10 年、そして未来へ強く進む

10 年前、当社はパートナーとお客様のために AWS パートナーネットワーク (APN) をベータ版で立ち上げ […]

VMware Cloud Disaster Recovery (VCDR) と NetApp CVO を活用したディザスタリカバリの要求への対応

AWS で VMware Cloud Global Account Specialist SA Lead を務 […]

MLaaS (Machine Learning as a Service) のためのマルチテナント機械学習構築環境を Amazon SageMaker Pipelines で実装する

近年、自社で保有するデータだけでなく、外部や第三者のデータを使って機械学習（ML）モデルを構築する企業が増えています。そして学習させたモデルを外部の顧客に提供することで収益源とするビジネスモデルを構築することができます。

この記事では、Amazon SageMaker Pipelinesが、Machine Learning as a Service (MLaaS) / Software as a Service (SaaS) アプリケーションにおけるデータの前処理、そして機械学習モデルの構築、訓練、チューニング、登録にどのように役立つかを紹介します。特にテナント分離とコスト配分に焦点を当て、テナント固有のMLモデルを構築するためのベストプラクティスを紹介します。