Search Results Amazon SageMaker

「Amazon SageMakerとSalesforce Data Cloudの統合を使用して、SalesforceアプリをAI/MLで強化しましょう」

この投稿は、Salesforce Einstein AIの製品ディレクターであるダリル・マーティスと共同執筆されたものですこれは、Salesforce Data CloudとAmazon SageMakerの統合について議論するシリーズの2回目の投稿です第1部では、Salesforce Data CloudとEinstein StudioのSageMakerとの統合が企業が安全にSalesforceデータにアクセスできるようにする方法を示しています

Amazon SageMakerとAmazon Rekognitionを使用して、画像内の車の位置を検出するためのコンピュータビジョンモデルを構築してトレーニングする

コンピュータビジョン（CV）は、機械学習（ML）とディープラーニングの最も一般的な応用の一つです使用例は、自動運転車、ソーシャルメディアプラットフォームでのコンテンツモデレーション、がん検出、自動欠陥検出などがありますAmazon Rekognitionは、オブジェクト検出、ビデオセグメント検出、コンテンツモデレーションなどのCVタスクを実行できる、完全に管理されたサービスです

「Amazon SageMaker Canvasによるデータ処理、トレーニング、推論におけるパフォーマンスを70％向上させ、ビジネスの成果を加速させましょう」

Amazon SageMaker Canvasは、ビジネスアナリストが独自の機械学習（ML）予測を正確に生成することができる視覚的なインタフェースですMLの経験を必要とせず、1行のコードを書く必要もありませんSageMaker Canvasの直感的なユーザーインターフェースにより、ビジネスアナリストはクラウド上またはオンプレミスで異なるデータソースを閲覧・アクセスすることができます[…]

「Amazon SageMakerを使用して数千のMLモデルのトレーニングと推論をスケール化する」

数千のモデルのトレーニングとサービスには、堅牢でスケーラブルなインフラストラクチャが必要ですそれがAmazon SageMakerの役割ですSageMakerは、開発者やデータサイエンティストが迅速にMLモデルを構築、トレーニング、展開できる、完全に管理されたプラットフォームです同時に、AWSクラウドインフラストラクチャを使用することで、コスト削減のメリットも提供しますこの記事では、Amazon SageMaker Processing、SageMakerトレーニングジョブ、SageMakerマルチモデルエンドポイント（MME）などのSageMakerの機能を使用して、コスト効果の高い方法で数千のモデルをトレーニングおよびサービスする方法について説明します説明されているソリューションで始めるには、GitHubの関連するノートブックを参照してください

「SageMaker Distributionは、Amazon SageMaker Studioで利用可能になりました」

SageMaker Distributionは、機械学習（ML）、データサイエンス、データ可視化のための多くの人気のあるパッケージを含んだ、事前に構築されたDockerイメージですこれには、PyTorch、TensorFlow、Kerasなどのディープラーニングフレームワーク、NumPy、scikit-learn、pandasなどの人気のあるPythonパッケージ、およびJupyterLabなどのIDEが含まれますさらに、SageMaker Distributionは、conda、micromamba、pipをPythonのサポートしています

「Amazon SageMakerを使用して、生成AIを使ってパーソナライズされたアバターを作成する」

生成AIは、エンターテイメント、広告、グラフィックデザインなど、さまざまな産業で創造プロセスを向上させ、加速させるための一般的なツールとなっていますそれにより、観客によりパーソナライズされた体験が可能となり、最終製品の全体的な品質も向上します生成AIの一つの重要な利点は、ユーザーに対してユニークでパーソナライズされた体験を作り出すことです例えば、[…]

創造力を解き放つ：ジェネレーティブAIとAmazon SageMakerがビジネスを支援し、AWSを活用したマーケティングキャンペーンの広告クリエイティブを生み出します

広告代理店は、生成AIとテキストから画像を生成する基礎モデルを使用して、革新的な広告クリエイティブとコンテンツを作成することができますこの記事では、Amazon SageMakerを使用して既存のベース画像から新しい画像を生成する方法を示しますAmazon SageMakerは、スケーラブルなMLモデルを構築、トレーニング、展開するための完全な管理サービスですこのソリューションを使用することで、大規模なビジネスでも[…]

「Amazon SageMakerを使用したヘルスケアの要約オプションの探索」

現在の急速に進化する医療の現場では、医師は介護者のメモ、電子健康記録、画像報告書など、さまざまな情報源から大量の臨床データに直面しています患者のケアには不可欠なこの情報の富は、医療専門家にとっても圧倒的で時間のかかるものになります効率的に要約し、抽出することは、

あなたのモデルは良いですか？Amazon SageMaker Canvasの高度なメトリクスについての詳細な調査

もしあなたがビジネスアナリストであるなら、おそらく顧客の行動を理解することは、あなたが気にする最も重要なことの一つでしょう顧客の購買意思決定の背後にある理由やメカニズムを理解することは、収益の成長を促進することができますしかし、顧客の喪失（一般的には顧客の離脱と呼ばれます）は常にリスクを伴いますなぜ顧客が去るのかについての洞察を得ることは、重要です

「Amazon SageMakerを使用して、薬剤探索を加速するためのタンパク質折り畳みワークフローを構築する」

薬の開発は、数千種類の薬候補をスクリーニングし、計算や実験的な手法を用いてリードを評価するという複雑で長いプロセスですマッキンゼーによると、1つの薬を疾患ターゲットの同定、薬のスクリーニング、薬のターゲットの検証、そして最終的な商業化までには、10年かかり、平均で26億ドルの費用がかかるとのことです[...]

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