Search Results Clean Code

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

「Pythonによる完全な探索的データ分析」

「以前にもいくつかの探索的データ分析のチュートリアルを行ってきましたが、それをもう少しやるべきだと感じていますデータセットを取り、それを調査し、データのクリーニング、分析、可視化などを行います...」

「MLOpsを活用した顧客離反予測プロジェクト」

イントロダクションデータサイエンスと聞くと、まず思い浮かぶのはノートブック上でモデルを構築しデータをトレーニングすることです。しかし、実際の世界のデータサイエンスでは、このような状況はありません。実際の世界では、データサイエンティストはモデルを構築し、それを本番環境に展開します。本番環境には、モデルの開発、展開、信頼性の間にギャップがあり、効率的でスケーラブルな運用を実現するために、データサイエンティストはMLOps（Machine Learning Operations）を使用します。MLOpsは本番環境でMLアプリケーションを構築し展開するための手法です。この記事では、MLOpsを使用して、顧客の離反予測プロジェクトを構築し展開します。学習目標この記事では、次のことを学びます：プロジェクトの概要 ZenMLとMLOpsの基礎を紹介します予測のためにモデルをローカルに展開する方法を学びますデータの前処理とエンジニアリング、モデルのトレーニングと評価に入ります。この記事はData Science Blogathonの一部として公開されました。プロジェクトの概要まず、プロジェクトの内容を理解する必要があります。このプロジェクトでは、通信会社からのデータセットを使用します。このデータセットを使用して、ユーザーが会社のサービスを継続するかどうかを予測するモデルを構築します。このMLアプリケーションを構築するために、ZenmMLとMLFlowの助けを借ります。プロジェクトのワークフローは以下の通りです。プロジェクトのワークフローデータ収集データの前処理モデルのトレーニングモデルの評価展開 MLOpsとは？ MLOpsは、開発から展開、継続的なメンテナンスまでのエンドツーエンドの機械学習ライフサイクルです。MLOpsは、機械学習モデルのライフサイクル全体を効率的かつスケーラブルに自動化することで、拡張性、信頼性、効率性を確保します。簡単な例を使って説明しましょう：…

「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」

新しい – Amazon SageMaker Canvasで利用可能なノーコード生成AI機能が追加されました

2021年に発売されたAmazon SageMaker Canvasは、ビジネスアナリストや市民データサイエンティストが使いやすいビジュアルなポイントアンドクリックサービスで、準備された機械学習（ML）モデルを使用し、コードを書く必要なく正確な予測を行うカスタムMLモデルを構築することができます準備されたモデルにより、テキスト、画像、ドキュメントから直接的な気付きを得ることができます

「Pythonにおける顧客セグメント分析：実践的なアプローチ」

「顧客基盤をより良く理解したいと思っていますか？ RFM分析とK-MeansクラスタリングをPythonで活用して、顧客セグメンテーションを実施する方法を学んでください」

Machine learning

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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

「Pythonによる完全な探索的データ分析」

「MLOpsを活用した顧客離反予測プロジェクト」

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

新しい – Amazon SageMaker Canvasで利用可能なノーコード生成AI機能が追加されました

「Pythonにおける顧客セグメント分析：実践的なアプローチ」

ミストラルAIのミストラル7Bファンデーションモデルは、Amazon SageMaker JumpStartで利用可能です

Amazon SageMakerのCanvas sentiment analysisとtext analysisモデルを使用して製品レビューから洞察を抽出するために、ノーコードの機械学習を使用してください

「すべての道はローマに通じるのですか？」

「Amazon SageMaker Feature Storeを使用して、あなたの生成型AIアプリケーションをパーソナライズしましょう」

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