Amazon Web Services ブログ

Tag: AI/ML

魅力的な顧客体験を提供するプラットフォームを学習できるリテールデモストアの紹介

こんにちは。ソリューションアーキテクトの平井です。本記事では、AWS サービスを使用して、e コマース、小売、 […]

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 […]

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。

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