AWS での機械学習 (ML) - ML モデルとツール - AWSAWS での機械学習でビジネス成果を最大化 極めて包括的なサービスと専用のインフラストラクチャにより、ML ライフサイクルのすべてのステップを合理化する
インフォグラフィックで見るワトソンの軌跡
2015/7/31 IBMが開発したコグニティブ・コンピューティング・システム「Watson（ワトソン）」。2011年に、クイズ番組で鮮烈デビューを飾ったワトソンは、今日、病院・レストラン・銀行など多様なフィールドで活躍している。ワトソンとは何者か。ワトソンはどんな進化を遂げてきたのか。その軌跡をインフォグラフィックで描く。 ※今後は、ワトソンに関するインタビューや対談記事を予定しています。
アマゾンの“おすすめ”で鍛えた機械学習技術、AWSがサービス化
Amazon Web Services（AWS）は4月9日、マネージド型の機械学習サービス「Amazon Machine Learning」の提供を開始した。多額のインフラ投資をすることなく、AWSのストレージやデータベースに蓄積された大量のデータを使って、簡単に将来予測を実行できる。 機械学習（ML：Machine Learning）は、大量の過去データを「学習用データセット」として利用することで、ビジネス判断を支援する結果予測の方程式（予測モデル）を作成する技術。人間が予測モデルを作成する場合、数学統計やデータ分析に対する深い知識を持つ人材や、予測モデルを反復的に実行／修正する作業（トレーニング）が必要となるが、機械学習では大量のデータを自動処理することで、こうした負担を大幅に軽減する。 機械学習技術は、たとえば金融取引における不正トランザクションの検知や、商品の需要予測、カスタマーサ
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