Search Results Amazon Simple Storage Service

「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 PharmacyはAmazon SageMakerを使用して、LLMベースのチャットボットを作成する方法を学びましょう」

「Amazon PharmacyはAmazon.com上のフルサービス薬局であり、透明な価格設定、臨床とカスタマーサポート、そしてドアへの無料配送を提供しています顧客ケアエージェントは、処方箋の明確化や移行状況、注文や調剤の詳細、および患者プロファイル情報を含む薬局情報に関連する情報を迅速かつ正確に取得するために重要な役割を果たします」

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」

新しいAmazon KendraのWebクローラーを使用して、ウェブにクロールされたコンテンツをインデックス化します

この記事では、ウェブサイトに保存された情報のインデックス化方法と、Amazon Kendraのインテリジェント検索を使用して、内部および外部のウェブサイトに保存されたコンテンツから回答を検索する方法を紹介しますさらに、機械学習によるインテリジェント検索は、キーワード検索があまり効果的ではない、自然言語のナラティブコンテンツを持つ非構造化ドキュメントから質問に対する回答を正確に取得することができます

「Amazon SageMaker JumpStartで利用可能な自動音声認識のWhisperモデル」

「今日は、OpenAI Whisper ファウンデーションモデルが Amazon SageMaker JumpStart を利用するお客様に利用可能であることをお知らせいたしますWhisper は、自動音声認識 (ASR) と音声翻訳のための事前学習済みモデルですラベル付きデータ 68万時間で訓練された Whisper モデルは、多くのデータセットやドメインにおいて高い一般化能力を示し、必要な転移学習やドメイン適応を行わずに利用できます」

「Amazon SageMaker Data Wranglerを使用して、Amazon Personalizeのデータを準備する」

「レコメンドエンジンは、それを準備するために使用されるデータのみならず優れたものです生データをモデルに適した形式に変換することは、エンドユーザーにより良いパーソナライズされたおすすめをするための鍵ですこの記事では、GroupLens研究によって準備されたMovieLensデータセットの準備とインポート方法について解説します」

「Amazon SageMakerを使用して、マルチモダリティモデルを用いた画像からテキストへの生成型AIアプリケーションを構築する」

この投稿では、人気のあるマルチモーダリティモデルの概要を提供しますさらに、これらの事前訓練モデルをAmazon SageMakerに展開する方法も示しますさらに、特に、eコマースのゼロショットタグと属性生成および画像からの自動プロンプト生成など、いくつかの現実世界のシナリオに焦点を当てながら、これらのモデルの多様な応用についても議論します

「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、[…]

カスタム分類モデルでの予測の品質を向上させるには、Amazon Comprehendを使用します

この記事では、Amazon Comprehendを使用してカスタム分類モデルを構築し最適化する方法について説明しますAmazon Comprehendのカスタム分類を使用して、マルチラベルのカスタム分類モデルを構築する方法をデモンストレーションし、トレーニングデータセットの準備とモデルのチューニングについてのガイドラインを提供します精度、適合率、再現率、F1スコアなどのパフォーマンスメトリックを満たすためにモデルを調整する方法も解説します

「Amazon SageMaker Canvas UIとAutoML APIを使用して、時系列の予測を最大50%高速化しましょう」

私たちは、Amazon SageMaker Canvasがタイムシリーズ予測のための機械学習モデルをより迅速かつ使いやすい方法で作成できることをお知らせできることを嬉しく思っていますSageMaker Canvasは、ビジネスアナリストが正確な機械学習（ML）モデルを生成するためのビジュアルなポイントアンドクリックサービスであり、機械学習の経験がなくてもコードを一行も書かずに利用できますSageMaker [...]

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