Amazon Web Services ブログ
Category: Amazon Simple Notification Service (SNS)
ヘッドレスコマース型の小売ストアをCommercetools と統合する方法 – Part 1
独自の購買体験を生み出し、その体験を阻害する摩擦要因を減らして顧客エンゲージメントを高めるための差別化要素とし […]
Amazon CloudWatch アラームで繰り返し通知を送信する
この記事は How to enable Amazon CloudWatch Alarms to send re […]
動的なサプライチェーンプラットフォームを構築する方法: 入門書
ダイナミックかつ急速に変化する世界で消費者のニーズを満たすために、組織は先を見越しつつリアルタイムに対応できる […]
ドキュメントの要約を Hugging Face on Amazon SageMaker で民主化する
ドキュメントの要約は、M&E 業界における重要なユースケースの一例です。記事の見出しの作成からプッシュ通知用の短文要約の作成まで、自動化された文書要約ソリューションは、コンテンツプロバイダーが消費者とより効果的にエンゲージメントを築くのに役立ちます。従来、要約作業は手作業で行われていました。しかし、特に最近のユーザー作成コンテンツの爆発的な増加により、それは必ずしも実用的ではありません。最新の自然言語生成(NLG)モデルは、高品質の文書要約を自動生成することができます。そして、 Amazon Web Services(AWS)パートナーからのソリューションは、これらのモデルの使用を容易にします。AWS パートナーである Hugging Face 社の Transformers ライブラリと Amazon SageMaker – ML を併用すれば、すべてのデータサイエンティストと開発者が、これらのモデルをこれまで以上に簡単に利用できるようになります。このブログ記事では、Amazon SageMaker を使用して、Hugging Face ライブラリを使用した最先端の文書要約ソリューションをデプロイする方法について説明します。
Lambda 関数をモニタリングし、AWS Chatbot で通知を受け取る
AWS Lambda は、ハードウェアのプロビジョニングや管理を行わずにコードを実行できるサーバーレスコンピュ […]
AWS CDKまたはCloudFormationを使用し、カスタムAWSリソースでAmplifyバックエンドを拡張する新機能「カスタム」のご紹介
この記事は、Extend Amplify backend with custom AWS resources […]
小売業におけるデジタルコマース戦略の実現方法
COVID-19 によるパンデミックが始まったとき、オンライン注文への急激なシフトを目の当たりにし、またおそら […]
消費財企業と物流ベンダーがAWSデータレイクで車両管理を最適化する方法
この一連のブログのパート1 「消費財企業と物流ベンダーにとって車両管理データレイクが必要な理由」では、消費財企 […]
AWS Chatbot を使って Slack チャネルで Amazon EventBridge イベントを監視
この記事は、Abhijit Barde 、Arnab Deka、Prabhakar Ganesamurthy […]
AWS Control Tower アクションの追跡、およびワークフローの自動トリガーへのライフサイクルイベントの使用
現在、新規アカウントの作成やプロビジョニングに、AWS Control Towerをご利用になっているお客様が […]