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大規模なMLライフサイクルの統治、パート1：Amazon SageMakerを使用してMLワークロードを設計するためのフレームワーク

あらゆる規模や業界の顧客が、機械学習（ML）を自社の製品やサービスに取り入れることでAWS上で革新を遂げています生成モデルに関する最近の進展は、さらに様々な業界におけるMLの採用の必要性を高めていますただし、セキュリティ、データプライバシー、ガバナンスの制御の実装は、顧客がMLを実施する際に直面する主要な課題です

「Amazon SageMaker Data Wranglerを使用して機械学習のためにPII情報を自動的に修正します」

「顧客は、データと洞察を自動的に抽出するために、大規模な言語モデル（LLM）などのディープラーニングアプローチを利用したいという要望がますます高まっています多くの業界にとって、機械学習（ML）に役立つデータには個人情報（PII）が含まれる場合がありますディープラーニングモデルのトレーニング、微調整、利用を行う際に、顧客のプライバシーを保護し、規制要件を遵守するために、...」

「Amazon Rekognition Custom LabelsとAWS Step Functionsを使用して、PurinaのPetfinderアプリケーションのペットプロファイルを最適化する」

ネスレの子会社であるPurina USは、Petfinderを通じて人々がより簡単にペットを飼うことができるようにするという長い歴史を持っていますPetfinderは、アメリカ、カナダ、メキシコにわたる1万1千以上の動物保護施設やレスキューグループのデジタルマーケットプレースであり、ペットの里親探しのリーディングプラットフォームとして、数百万匹のペットが永遠の家族を見つけるお手伝いをしていますPurinaは一貫して[…]

Amazon PersonalizeとAmazon OpenSearch Serviceの統合により、検索結果をパーソナライズします

アマゾンパーソナライズは、Amazon OpenSearch Serviceとの新しい統合を開始し、それにより各ユーザーの検索結果を個別にパーソナライズし、彼らの検索ニーズを予測することができますOpenSearch Service内のAmazon Personalize Search Rankingプラグインを使用すると、ウェブサイトとアプリの検索からエンドユーザーの関与度とコンバージョンを向上させることができます

「Amazon SageMakerを使用して、Rayベースの機械学習ワークフローをオーケストレーションする」

機械学習（ML）は、お客様がより困難な問題を解決しようとするにつれて、ますます複雑になっていますこの複雑さはしばしば、複数のマシンを使用して単一のモデルをトレーニングする必要性を引き起こしますこれにより、複数のノード間でタスクを並列化することが可能になり、トレーニング時間の短縮、スケーラビリティの向上、[…] などがもたらされます

Amazon SageMakerドメインをVPCのみモードでサポートし、SageMaker Studioでの自動シャットダウンライフサイクル設定とTerraformでのSageMaker Canvasをサポートします

Amazon SageMakerのドメインは、SageMakerの機械学習（ML）環境をサポートしており、SageMaker StudioやSageMaker Canvasを含んでいますSageMaker Studioは、完全に統合された開発環境（IDE）であり、すべてのML開発ステップを実行するための特別なツールにアクセスできる単一のWebベースの視覚インターフェースを提供しますデータの準備からMLモデルの構築、トレーニング、展開まで、すべてのステップを行うことができます

「Amazon SageMaker Data WranglerでAWS Lake Formationを使用して細粒度のデータアクセス制御を適用する」

「SageMaker Data Wranglerは、Amazon EMRと組み合わせてLake Formationを利用できるようになり、この細かいデータアクセス制限を提供することをお知らせできることを嬉しく思います」

Amazon SageMakerを使用してSaaSプラットフォームを統合し、MLパワードアプリケーションを実現します

Amazon SageMakerは、データの受け入れ、変換、バイアスの測定、モデルのトレーニング、展開、および本番環境でのモデルの管理といった幅広い機能を備えたエンドツーエンドの機械学習（ML）プラットフォームですAmazon SageMaker Data Wrangler、Amazon SageMaker Studio、Amazon SageMaker Canvas、Amazon SageMaker Model Registry、Amazon SageMaker Feature Store、Amazon SageMakerなど、Amazon SageMakerは、最高クラスのコンピューティングとサービスを提供しています

エッジでの視覚品質検査のためのエンド・ツー・エンドMLOpsパイプラインの構築-パート2

このシリーズの第1部では、エッジでの視覚品質検査ケースのためのエンドツーエンドのMLOpsパイプラインのアーキテクチャを作成しましたデータのラベリングからモデルのトレーニング、エッジでの展開まで、機械学習（ML）プロセス全体を自動化するために設計されていますマネージドおよびサーバーレスのサービスに焦点を当てることで、[…]を削減します

エッジ上でのビジュアル品質検査のためのエンドツーエンドのMLOpsパイプラインの構築-パート1

「機械学習（ML）モデルの成功した導入は、エンドツーエンドのMLパイプラインに大きく依存していますこのようなパイプラインの開発は困難な場合もありますが、エッジMLユースケースを扱う場合はさらに複雑になりますエッジでの機械学習は、実行可能性をもたらす概念です...」

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