Amazon SageMaker JumpStart

数回クリックするだけでデプロイできる組み込みアルゴリズムと事前構築済みの機械学習 (ML) ソリューション

一般的なモデルハブの事前トレーニング済みモデルを使用して、数百の組み込みアルゴリズムへアクセス

数回クリックするだけで簡単にデプロイできる一般的なユースケース

ML ジャーニーを加速するための完全にカスタマイズ可能なリファレンスアーキテクチャ

組み込みアルゴリズム

SageMaker JumpStart は、TensorFlow Hub、PyTorch Hub、HuggingFace、MxNet GluonCV などのモデルハブにより事前にトレーニングされたモデルを使用して、数百の組み込みアルゴリズムを提供します。また、SageMaker Python SDK を使用して組み込みアルゴリズムにアクセスすることもできます。組み込みアルゴリズムは、データ分類 (画像、テキスト、表形式) や感情分析などの一般的な ML タスクをカバーします。

組み込みアルゴリズムの詳細 »

タイプ ML タスク アルゴリズムとモデルの例
ビジョン  画像の分類
画像の組み込み
物体検出
セマンティックセグメンテーション 
ResNet、Inception、MobileNet、SSD、Faster RCNN、YOLO、Stable Diffusion を含む 200 種類以上のモデル
テキスト (自然言語処理)
文章セグメンテーション
テキストの分類
組み込み
ペア分類
質疑応答
要約
テキスト生成
翻訳
名前付きエンティティ認識 
BERT、RoBERTa、DistilBERT、Distillbart xsum、GPT2、ELECTRA、Blazing Text、Sequence-to-sequence、Latent Dirichlet Allocation (LDA)、Neural Topic Model (NTM)、Bloom を含む 100 以上のモデル
表形式  分類
回帰 
LightGBM、CatBoost、XGBoost、線形学習器、AutoGluon、TabTransformer、DeepAR、因数分解機、K 近傍法、Object2Vec、K 平均法、Random Cut Forest、IP Insights
音声  音声の組み込み  TRILL、TRILL Distilled、FRILL 

あらかじめ構築されたソリューション

あらかじめ構築されたソリューションは、一般的なユース ケースに使用でき、完全にカスタマイズ可能です。

ユースケース ソリューション 今すぐ始める
信用格付け予測 質の高い信用予測のためのマルチモーダル ML を使用した企業信用格付けの予測グラフベースの信用スコアリング
信用決定の説明
ドキュメント »
予知保全 車両フリートの予知保全
製造における予知保全
ドキュメント »
コンピュータビジョン 画像での製品の欠陥の検出
手書き文字の認識
鳥類のオブジェクト検出
ドキュメント »
強化学習
視覚的知覚と能動学習による自動運転
Procgen チャレンジの分散強化学習
Battlesnake AI コンペティションのための強化学習
ドキュメント »
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
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
金融決済区分
ドキュメント »
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
ドキュメントの要約、エンティティ、および関係の抽出
Amazon SageMaker を使用した手書き文字の認識
表形式のレコードへの不足値の入力
ドキュメント »
顧客離れの予測 モバイルのための顧客離れの予測
テキストを利用した顧客離れの予測
ドキュメント »
需要予測 深層学習による需要予測 ドキュメント »
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
購入モデリング
ドキュメント »
価格の最適化  ダブル機械学習 (ML) とプロフェット予測による価格の最適化
ドキュメント
ヘルスケアおよびライフサイエンス分析 肺がん生存率予測  ドキュメント »

お客様

  • Mission Automate
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    Mission Automate
    「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

  • MyCase
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    MyCase
    「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

  • pivotree
  • Pivotree
    Pivotree
    「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  

Amazon SageMaker JumpStart の使用を開始する

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実践演習

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SageMaker JumpStart の使用を開始するためのステップバイステップチュートリアル

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ユースケースで SageMaker JumpStart を使用する方法を調べる

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