Amazon SageMaker JumpStart は、機械学習をすばやく簡単に開始するのに役立ちます。容易に開始するために、SageMaker JumpStart は、最も一般的なユースケース向けの一連のソリューションを提供し、数回クリックするだけで簡単にデプロイできます。ソリューションは完全にカスタマイズ可能であり、AWS CloudFormation テンプレートとリファレンスアーキテクチャの使用を紹介しているため、ML の導入を加速できます。 Amazon SageMaker JumpStart は、自然言語処理、オブジェクト検出、画像分類モデルなど、150 を超える人気のオープンソースモデルのワンクリックデプロイと微調整もサポートしています。
ユースケース
Amazon SageMaker JumpStart の可能性の探求









開始方法
ユースケース |
ソリューション |
開始方法 |
予知保全 |
車両フリートの予知保全 |
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製造における予知保全 |
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コンピュータビジョン |
画像での製品の欠陥の検出 |
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自動運転 |
自動運転車のための能動学習を利用した視覚的知覚 |
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不正検出 |
悪意のあるユーザーとトランザクションの検出 |
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ディープグラフライブラリを使用した金融取引における不正検出 |
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信用リスク予測 |
信用決定の説明 |
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ドキュメントのデータの抽出および分析 |
感情分類の差分プライバシー |
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ドキュメントの要約、エンティティ、および関係の抽出 |
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Amazon SageMaker を使用した手書き文字の認識 |
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表形式のレコードへの不足値の入力 |
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顧客離れの予測 |
テキストを利用した顧客離れの予測 |
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需要予測 |
深層学習による需要予測 |
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パーソナライズされた推奨事項 |
ディープグラフライブラリを備えたアイデンティティグラフのエンティティ解決 |
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購入モデリング |
お客様
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Mission Automate
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「Amazon SageMaker JumpStart のおかげで、ML ソリューションの実行を数日以内に開始して、機械学習の予測ニーズをより迅速かつ確実に満たすことができます」
Alex Panait 氏、CEO – Mission Automate
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MyCase
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「Amazon SageMaker JumpStart のおかげで、3〜4 か月ではなく 4〜6 週間で独自のユースケースの ML ソリューションをデプロイできるようになり、開始をより良いものにすることができました」
Gus Nguyen 氏、Software Engineer – MyCase
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MyCase
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「Amazon SageMaker JumpStart を使用すると、自動異常検出やオブジェクト分類などの ML アプリケーションをより迅速に構築し、概念実証から本番環境まで数日でソリューションを立ち上げることができます」
Milos Hanzel 氏、Platform Architect – Pivotree
リソース
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