
エントリーの編集

エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
AWSで機械学習! Amazon Sagemaker【基本編】 - Qiita
記事へのコメント0件
- 注目コメント
- 新着コメント
このエントリーにコメントしてみましょう。
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています

- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
AWSで機械学習! Amazon Sagemaker【基本編】 - Qiita
はじめに 時は2021年、「PoC死」と言われていた AI事業も徐々に導入事例が増える一方で、 機械学習サー... はじめに 時は2021年、「PoC死」と言われていた AI事業も徐々に導入事例が増える一方で、 機械学習サービスの継続的運用 (MLOps) の重要性が増しつつある。 その中で、AWSの機械学習サービスといえば必ず名前が挙がるのが Amazon SageMakerである。 本記事ではこの SageMakerの具体的な使い方のイメージを掴むために、 自作のコンテナイメージを用いて学習/推論を行うまでの一連の手順を示す。 これから AWSで機械学習を始める初学者の方々にとって、少しでも参考になれば幸いである。 また、興味があれば Azure Machine Learning版のこちらの記事も是非ご参照いただきたい。 ---- 2024/07/16 追記 ---- この数年で AI 業界は激変し、生成 AI が主流となった。 最先端の生成 AI について徹底検証した以下の記事も併せてご参照いただ