Amazon SageMaker は、すべてのデベロッパーやデータサイエンティストが機械学習 (ML) モデルを迅速に構築、トレーニング、デプロイできるようにするフルマネージド型サービスです。Amazon SageMaker のカスタマイズされたソリューションは、データセット、AWS CloudFormation テンプレート、および一般的な ML ユースケースのリファレンスアーキテクチャを提供することで ML の導入/利用を加速し、数回クリックするだけでコンセプトから本番環境に迅速に移行できます。

SageMaker のカスタマイズされたソリューション

  • 産業用
  • 商用
  • コンシューマー
  • 産業用
  • predictive-maintenance-using-machine-learning

    予知保全

    機器の部品の故障を予測し、故障を防ぐための措置を講じます

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    需要予測: 解説動画

    需要予測

    需要を予測し、需給の意思決定を合理化します

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  • 商用
  • 不正検出: オンラインセミナー

    不正検出

    不正行為の可能性の検出を自動化して修正します  

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    金融取引ネットワークにおける不正検出: オンラインセミナー

    金融取引ネットワークにおける不正検出

    金融取引ネットワークにおける不正を特定し、顧客の信頼を向上させます

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    与信決定の説明: 解説動画

    与信決定の説明

    与信申請からの個々の予測を説明して、バイアスを特定し、規制要件を満たします

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    需要予測: 解説動画

    需要予測

    需要を予測し、需給の意思決定を合理化します

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  • コンシューマー
  • 需要予測: 解説動画

    需要予測

    需要を予測し、需給の意思決定を合理化します

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    不正検出: オンラインセミナー

    不正検出

    不正行為の可能性の検出を自動化して修正します  

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    ArchitectureSagemakerBattlesnakeFull

    強化学習

    バトルスネーク AI コンテストを通じて強化学習について学びます

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コミュニティの SageMaker ソリューション

AWS 機械学習ヒーロー


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Agustinus Nalwan

メルボルン (オーストラリア)

AI を活用したファッションアシスタントを構築して、着用する服を自動的に選択する

着る服を選ぶのが難しいこともあるでしょう。AWS ML ヒーローである Agustinus Nalwan 氏は、天候条件や個人のファッションの好みに合わせた服のレコメンデーションができるように、Amazon SageMaker を使用して、この AI を活用したファッションアシスタントを構築しました。

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AWS 機械学習ヒーロー


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Francesco Pochetti

ルクセンブルグ

画像と GIF でニューラルスタイルの転送を実行するウェブアプリケーションを構築する

AWS ML ヒーローの Francesco Pochetti 氏が、Amazon SageMaker を使用してニューラルネットワークをトレーニングし、ゴッホ、ピカソ、およびカンディンスキーの作風を学ばせる方法を知りましょう。

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AWS 機械学習ヒーロー


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Pavlos Mitsoulis

ロンドン (英国)

速度と規模に合わせて設計されたホテルのレコメンダーを構築する

AWS ML ヒーローの Pavlos Mitsoulis 氏が、Amazon SageMaker を使用して、いくつかの簡単なステップでホテルのレコメンダーを構築する方法をご覧ください。

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