Search Results Amazon CloudWatch

「Amazon Personalizeを使用してリアルタイムで個別のおすすめを実施しましょう」

基本的には、機械学習（ML）技術はデータから学習し、予測を行いますビジネスは、MLによる個別化サービスを活用して顧客体験を向上させるためにデータを利用しますこのアプローチにより、ビジネスはデータを活用して実行可能な洞察を導き、収益とブランドロイヤリティの成長を支援することができますAmazon PersonalizeはMLを用いたデジタルトランスフォーメーションを加速させます...

Amazon SageMakerの自動モデルチューニングを使用したハイパーパラメータ最適化の高度なテクニックを探求してください

「高性能な機械学習（ML）ソリューションを作るためには、トレーニングパラメータであるハイパーパラメータを探索し最適化することが重要ですハイパーパラメータは、学習率、バッチサイズ、正規化の強度など、特定のモデルやタスクに応じて調整するためのつまみやダイヤルですハイパーパラメータの探索は、系統的に変化させながら行われます...」

「Amazon SageMaker Model Registry、HashiCorp Terraform、GitHub、およびJenkins CI/CDを使用して、マルチ環境設定でのパイプラインの促進を行う」

「機械学習運用（MLOps）プラットフォームを組み立てることは、人工知能（AI）と機械学習（ML）の急速に進化する状況において、データサイエンスの実験と展開のギャップをシームレスに埋めるため、モデルのパフォーマンス、セキュリティ、コンプライアンスの要件を満たす組織にとって必要不可欠です規制とコンプライアンスの要件を満たすためには、[…]」

「Amazon CodeWhispererで持続可能性を最適化しましょう」

この投稿では、Amazon CodeWhispererが、リソース効率を高めることを通じたコードの最適化にどのように役立つかについて探っています計算リソースの効率的なコーディングは、1行のコードを処理するために必要なエネルギー量を減らすことを目指す技術の一つであり、結果として企業が総合的により少ないエネルギーを消費できるように支援しますクラウドコンピューティングの時代において[…]

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のマルチモデルエンドポイントを使用して、Veriffがデプロイ時間を80％削減する方法

「Veriffは、革新的な成長志向の組織、金融サービス、フィンテック、仮想通貨、ゲーム、モビリティ、オンラインマーケットプレイスなどのパイオニアを対象とした身元確認プラットフォームのパートナーですこの投稿では、Amazon SageMakerを使用してVeriffがモデルの展開ワークフローを標準化し、コストと開発時間を削減した方法を紹介します」

「Amazon SageMakerでのMLOpsによる堅牢な時系列予測」

データ駆動の意思決定の世界では、時系列予測は企業が過去のデータのパターンを利用して将来の結果を予測するための重要な要素です資産リスク管理、トレーディング、天気予報、エネルギー需要予測、バイタルサインモニタリング、交通分析などの分野で働いている場合、正確に予測する能力は成功に不可欠ですこれらの応用では、[…]

Amazon SageMakerを使用して、ML推論アプリケーションをゼロから構築し、展開する

機械学習（ML）が主流化し、広く採用されるにつれて、MLを活用した推論アプリケーションは複雑なビジネス問題を解決するためにますます一般的になっていますこれらの複雑なビジネス問題の解決には、複数のMLモデルとステップを使用することがしばしば必要ですこの記事では、カスタムコンテナを使用してMLアプリケーションを構築・ホストする方法をご紹介します

「VirtuSwapがAmazon SageMaker StudioのカスタムコンテナとAWS GPUインスタンスを使用して、Pandasベースの取引シミュレーションを加速する方法」

「この投稿は、VirtuSwapのディマ・ザドロジニーとフアド・ババエフとの共同執筆ですVirtuSwapは、ブロックチェーン上の資産の非中央集権型取引のための革新的なテクノロジーを開発しているスタートアップ企業ですVirtuSwapのテクノロジーは、直接のペアが存在しない資産のより効率的な取引を提供します直接のペアの不在により、コストのかかる間接的な取引が生じます...」

「Hugging Faceを使用してAmazon SageMakerでのメール分類により、クライアントの成功管理を加速する」

この記事では、SageMakerがScalableのデータサイエンスチームが効率的にデータサイエンスプロジェクトのライフサイクルを管理するのをどのようにサポートしているか、具体的にはメール分類プロジェクトについて共有しますライフサイクルは、SageMaker Studioによるデータ分析と探索の初期フェーズで始まり、SageMakerトレーニング、推論、およびHugging Face DLCを使用したモデルの実験と展開に移行し、他のAWSサービスと統合されたSageMakerパイプラインによるトレーニングパイプラインで完了します

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