Amazon Web Services ブログ

Category: Foundational (100)

Amazon SageMaker 地理空間機能を使用して農業データプラットフォームを構築

この投稿では、Amazon SageMaker の地理空間機能から生成された予測を農業データプラットフォームのユーザーインターフェイスにどのように使用できるかを見ていきます。さらに、リモートセンシングアルゴリズム、クラウドマスキング (衛星画像内の雲を自動的に検出) 、自動画像処理パイプラインなどの高度な機械学習 (ML) 主導の洞察をソフトウェア開発チームが農業データプラットフォームに追加する方法についても説明します。これらの追加機能により、農学者、ソフトウェア開発者、機械学習エンジニア、データサイエンティスト、リモートセンシングチームは、スケーラブルで価値のある意思決定支援システムを農家に提供できるようになります。この投稿では、ML ベースの農地セグメンテーションや事前にトレーニングされた農業用地理空間モデルなど、SageMaker の地理空間機能を実証するエンドツーエンドのノートブックと GitHub リポジトリの例も紹介します。

大規模なクラウド移行における重要業績評価指標 (KPI) の重要性

この記事では、大規模なエンタープライズ・クラウド移行を主導している方、または移行計画の初期段階にある方を対象としています。KPI の重要性と、移行プログラムの KPI を決定し測定する方法について説明します。

Amazon Location Service を利用した東南アジアでの高品質で費用対効果の高いアプリケーションの構築

Amazon Location Service は、位置情報とマップ、検索、ルーティングなどの機能をお客様のアプリケションに簡単に追加できるフルマネージドサービスです。Amazon Location Service では、複数のデータプロバイダから高品質のデータにアクセスできるため、プロジェクトに最適なデータを持つプロバイダを柔軟に選択することができます。これにより、サードパーティとの契約や統合が不要になり、追加のアカウント、認証情報、ライセンス、課金などを管理することなく、アプリケーションの構築に集中することができます。Amazon Location Service の新しいデータプロバイダとして、GrabMaps を使って東南アジアで高品質で費用対効果の高いアプリケーションを構築できるようになったことを発表します。

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