ドキュメント

開発者ガイド

さまざまな機能の詳細な使用方法といった Amazon SageMaker の概要、および包括的な開発者向け API リファレンスが記載されています。

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動画プレゼンテーション

Amazon SageMaker の紹介

このプレゼンテーションでは、Amazon SageMaker の機能について紹介しています。その中には、ワンクリックトレーニング環境、組み込みモデルチューニング機能で高度に最適化された機械学習アルゴリズム、エンジニアリングの作業を必要としないデプロイが含まれます。さらに、Intuit が、リアルタイムの不正検出に AWS の Amazon SageMaker を使用している理由と、その方法についても説明します。(1:02:07)

Amazon AI による無限にスケーラブルな機械学習アルゴリズム

Amazon AI アルゴリズムは、分散型のストリーミング機械学習アルゴリズムの集合であり、データ量に合わせてスケーリングできます。 このプレゼンテーションでは、分散型ストリーミングモデルとそれが機械学習エンジニアにもたらす多くの利点、Amazon SageMaker で大規模な機械学習を起動する方法について説明します。(54:08)

Amazon SageMaker の詳細

このオンラインセミナーでは、推奨されるニューラルネットワークと埋め込みを使用したデモを交えて、Amazon SageMaker の詳細を説明します。また、サンプル Juptyer ノートブックを使用し、ユーザー自身の R アルゴリズムを使って使用を開始する方法についても説明します。(30:20)

開始方法: Amazon SageMaker の概説

Amazon SageMaker で機械学習モデルを構築、トレーニング、デプロイする方法を、AWS エバンジェリストの Julien Simon が概説します。(33:05)

Amazon SageMaker でスケーラブルな機械学習アルゴリズムを使用する

この Tech Talk では、Amazon SageMaker で提供される分散型のストリーミング機械学習アルゴリズムの集合について紹介します。また、ストリーミングアルゴリズムとバッチ機械学習アルゴリズムの違いや、こうしたアルゴリズムを大規模に実行できる SageMaker のアーキテクチャについて学びます。さらに、サンプルノートブックを使用して、テキスト文書のニューラルトピックモデリングのデモを実施します。 (30:56)

AWS Greengrass と Amazon Sagemaker を使用して、IoT のエッジで機械学習を実行する

この Tech Talk では、AWS Greengrass と Amazon SageMaker を使用してエッジで機械学習を実行する方法について学びます。また、さまざまなビジネスにおけるユースケースと AWS テクノロジーのデモを重点的に扱います。 (42:16)

ブログ記事

現時点でブログ記事は見つかりませんでした。その他のリソースについては AWS ブログを参照してください。 

Amazon SageMaker の機能の詳細

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