AWS Startup ブログ

Category: Artificial Intelligence

「機械学習の知見がなくても、レコメンドや時系列予測を簡単に実装できる」Amazon Forecast & Personalize 活用事例

「自社にデータサイエンティストがいないから、時系列データ分析を行うのは難しい」 「エンジニアのリソースが足りていないので、レコメンド機能を実装できない」 こうした悩みを抱えている方は多いのではないでしょうか。しかし Amazon Forecast や Amazon Personalize の登場により、これらの課題は容易に解決できるようになりました。 Amazon Forecast は時系列のデータに対する予測を行うマネージドサービス。そして Amazon Personalize はパーソナライゼーション・レコメンデーションの機能を提供するマネージドサービスです。機械学習の知見がない方でも、簡単にご利用いただけるのが大きな特徴になっています。 2019年10月31日に開催された Amazon Forecast & Personalize ハンズオンセミナーでは、これらのサービスについて学んでいただくためのハンズオンを開催。また、実際にお試しになられた企業様による事例紹介も実施しました。

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【開催報告】ML@Loft #7 ユーザー分析

こんにちは、AWS スタートアップソリューションアーキテクトの針原 (Twitter: @_hariby) です。10月23日の ML@Loft 第7回はユーザー分析をテーマに開催しました。 ML@Loft は機械学習のお悩み相談イベントで、目黒の AWS Loft Tokyo で2019年4月より毎月開催されています。AWS をお使いのお客さまがサービスの中に機械学習を取り入れて開発・運用していく際のお悩みを気軽に相談できる場が欲しい、ということで始まったコミュニティイベントです。登壇者 (相談役) が自己紹介を兼ねた10分ほどの Lightning Talk (LT) を順番に行った後、テーブルに分かれて具体的な相談・ディスカッションを行う、という二部構成で開催されています。過去の様子は登壇者のスライド付きでブログにまとまっています [#1 (MLOps), #2 (MLOps), #3 (Recommendation), #4 (Edge), #5 (NLP), #6 (MLPP とコラボ)]。

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【開催報告&資料公開】ML@Loft #6 × MLPP #4 – 自然言語・レコメンド・時系列解析

ML@Loft #6 × MLPP #4 「自然言語・レコメンド・時系列解析 」   AWS 機械学習ソリューションアーキテクトの宇都宮 ( Twitter: @shokout ) です。本ブログでは ML@Loft 第6回 x MLPP 第4回「NLP/レコメンド/時系列解析」の開催概要を報告いたします。 ML@Loft は、 機械学習を AWS 上でプロダクション運用しているデベロッパー・データサイエンティストのためのコミュニティイベントです。毎月テーマを設定し、前半は各分野のエキスパートの方々からの LT、後半は機械学習のサービス導入のノウハウや様々なツラミについて、LT のご講演者の方々を交えて参加者全員参加型のお悩み相談ラウンドテーブルという構成で AWS Loft Tokyo にて実施しています。次回の ML@Loft #8 は「量子コンピュータ x 機械学習」 をテーマに 11月20日 (水)開催予定です。

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【開催報告】ML@Loft #5 (NLP)

こんにちは、スタートアップソリューションアーキテクトの針原 (Twitter: @_hariby) です。8月27日に AWS Loft Tokyo で開催された機械学習のコミュニティイベント ML@Loft の第5回では、自然言語処理をテーマとして話が盛り上がりました。興味はあったけどこの日は予定が合わなかった、という方も居られるかもしれないので内容をまとめます。

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【開催報告】ML@Loft #4 (Edge)

こんにちは、スタートアップソリューションアーキテクトの針原 (Twitter: @_hariby) です。7月19日に AWS Loft Tokyo で開催された機械学習のコミュニティイベント ML@Loft の第4回では Edge Deep Learning をはじめとした技術についての話が盛り上がりました。興味はあったけど予定が合わなかった、という方のために内容をまとめたいと思います。

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メルカリの “楽しく・夢中になれる” 購入体験を支える AWS のテクノロジー【AWS Summit Tokyo 2019 基調講演書き起こし】

2019年6月12日〜14日、幕張メッセにて「AWS Summit Tokyo 2019」が開催されました。AWS Startup Blogでも、3日間にわたって現地からの速報リポートをお届けしましたが、今回のブログポストでは、基調講演にご登壇頂いた、株式会社シナモンの CEO 平野様、シンセティックゲシュタルト株式会社の CEO 島田様、そして、株式会社メルカリの CTO 名村様の講演の様子を3回に分けてお届けしたいと思います。3回目の今回は、株式会社メルカリの CTO 名村様による講演の模様です。 本記事は、ログミーによる提供です。 長い滞在時間を誇るメルカリの事例 名村卓氏(以下、名村):こんにちは。メルカリの CTO の名村です。メリカリの AWS の事例について紹介させていただきます。まず、メルカリの紹介をさせてください。

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Amazon SageMaker で創薬における破壊的イノベーションに挑むシンセティックゲシュタルト【AWS Summit Tokyo 2019 基調講演書き起こし】

2019年6月12日〜14日、幕張メッセにて「AWS Summit Tokyo 2019」が開催されました。AWS Startup Blogでも、3日間にわたって現地からの速報リポートをお届けしましたが、今回のブログポストでは、基調講演にご登壇頂いた、株式会社シナモンの CEO 平野様、シンセティックゲシュタルト株式会社の CEO 島田様、そして、株式会社メルカリの CTO 名村様の講演の様子を3回に分けてお届けしたいと思います。2回目の今回は、シンセティックゲシュタルト株式会社の CEO 島田様による講演の模様です。 本記事は、ログミーによる提供です。 創薬に特化したシンセティックゲシュタルトの使命 島田幸輝氏(以下、島田):みなさま、はじめまして。シンセティックゲシュタルトの島田です。本日は、このような場でお話しさせていただき、大変光栄に思います。

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グローバルに広がるシナモンの AI 開発体制と、そのバックエンドを支える Amazon SageMaker【AWS Summit Tokyo 2019 基調講演書き起こし】

2019年6月12日〜14日、幕張メッセにて「AWS Summit Tokyo 2019」が開催されました。AWS Startup Blogでも、3日間にわたって現地からの速報リポートをお届けしましたが、今回のブログポストでは、基調講演にご登壇頂いた、株式会社シナモンの CEO 平野様、シンセティックゲシュタルト株式会社の CEO 島田様、そして、株式会社メルカリの CTO 名村様の講演の様子を3回に分けてお届けしたいと思います。今回は、株式会社シナモンの CEO 平野様による講演の模様です。 本記事は、ログミーによる提供です。 人間が人間らしい仕事に集中できるには 平野未来氏(以下、平野):みなさん、おはようございます。シナモンの平野です。本日はどうぞよろしくお願いいたします。

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【開催報告&資料公開】ML@Loft #3 – Recommendation

AWS 機械学習ソリューションアーキテクトの宇都宮 (Twitter: @shokout) です。本ブログでは ML@Loft 第3回「レコメンド」の開催概要を報告します。 ML@Loft は、 機械学習を AWS 上でプロダクション運用しているデベロッパー・データサイエンティストのためのコミュニティイベントです。毎月テーマを設定し、前半は各分野のエキスパートの方々からのLT、後半は機械学習のサービス導入のノウハウや様々なツラミについて、LT のご講演者の方々を交えて参加者全員参加型のお悩み相談ラウンドテーブルという構成で AWS Loft Tokyo にて実施しています。 第2回 [Blog] は、第1回で好評だった MLOps のテーマを引き続き、そして今回 6/21 (金) の第3回は過去の参加者アンケートで最も人気の高かった「レコメンド」をテーマに、豪華な LT 登壇者の方々にご協力いただき開催しました。

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【開催報告&資料公開】ML@Loft #2

AWS ソリューションアーキテクトの針原 (Twitter: @_hariby) です。ML@Loft はいわゆる機械学習の「お悩み相談会」で、5/13 (月) に AWS Loft Tokyo で第2回目を開催しました。第1回目 [Blog] に引き続き、機械学習の運用をテーマに Lightning Talk (LT) による話題提供と Round Table によるディスカッションの2部構成で行われました。 イベント開始前、AWS Loft Tokyo からの眺め 本ブログではこの ML@Loft #2 (MLOps) の様子についてお伝えします。次回 6/21 (金) のお申し込みも受け付けているのでディスカッションに参加されたい方はぜひお申込み下さい [ML@Loft #3 (レコメンド)]。

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