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Amazon SageMakerとAzure MLにおける機械学習モデルのサービング技術比較(後編) - Qiita
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Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure y... Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 初版: 2020年11月24日 著者: 橋本恭佑、柿田将幸, 株式会社 日立製作所 はじめに 本連載では、ストリーム型の機械学習システムをサービングする技術について、 Amazon SageMakerとAzure Machine Learningを比較した結果を紹介しています。 後編では、実際にストリーム型の機械学習システムを両クラウドでサービングして、本投稿で紹介した違いが現れること、 また、SEがAmazon SageMakerとAzure Machine Learningのいずれかの利用を、どのような基準で選択するべきかについて議
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