SageMaker Experimentsを使った機械学習モデルの実験管理 - コネヒト開発者ブログ
皆さん，こんにちは！機械学習エンジニアの柏木（@asteriam）です． 本エントリーはコネヒトアドベントカレンダーの15日目の記事になります． 今回は機械学習モデルの実験管理をする際に使用しているAWSのSageMaker Experimentsの活用例を紹介したいと思います． アドベントカレンダー1日目でたかぱいさんがSageMaker Processingの使い所を紹介してくれているので，こちらも併せて参考下さい． tech.connehito.com はじめに 前回のエントリー*1でML Test Scoreの話をしましたが，その際にMLOpsの大事な要素である再現性（モデル学習など）に触れました．今回はこのモデル学習の再現性のために必要な実験結果（ハイパーパラメータの引数の値，モデル評価指標など）の管理をSageMaker Experimentsでしているというお話です． ※本エ
機械学習プロジェクトにおけるSageMaker Processingの使い所 - コネヒト開発者ブログ
みなさんこんにちは。機械学習チームのたかぱい（@takapy0210）です。 2021年もあと1ヶ月となりましたね。皆様いかがお過ごしでしょうか。 ...さて12月といえば、毎年恒例のアドベントカレンダーの季節ですね！ というわけで、2021年もコネヒト Advent Calendarが始まります！🎉 初日となる本エントリでは、機械学習チームで使用しているSageMaker*1の機能である、Processing*2について、活用事例とともにご紹介しようと思います。 目次 SageMaker Processingとは? SKLearnProcessor / PySparkProcessor Processor / ScriptProcessor これまでの課題感 SageMaker Processorの活用方法 SageMakerからECRにあるコンテナを指定してProcessor Job
新しいAWS Well-Architected Machine Learning Lensの紹介 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ 新しいAWS Well-Architected Machine Learning Lensの紹介 この記事は、「Introducing the new AWS Well-Architected Machine Learning Lens」を翻訳したものです。 AWS Well-Architected Frameworkは、お客様のワークロードをベストプラクティスと比較するための一貫したアプローチを提供します。また、どのように改善すべきかの指針も含まれています。 機械学習（ML）アルゴリズムは、データのパターンを発見および学習し、将来のデータを予測する数理モデルを構築します。これらのソリューションは、病気の診断の改善、環境保護、製品やサービスの変革など、生活に革命をもたらします。 MLモデルが正確な結果を出すためには、入力データの質が重要です。
料理画像判定のためのバックエンドアーキテクチャ - クックパッド開発者ブログ
サービス開発部の外村 (@hokaccha）です。 クックパッドのアプリには「料理きろく」という機能があります。 モバイル端末から料理画像のみを抽出して記録することで食べたものが自動的に記録されていくという機能です。 今回はこの料理きろくで画像判定をおこなっているバックエンドのアーキテクチャについて紹介します。なお、実際に判定をおこなう機械学習のモデルのはなしは以下の記事に書かれているのでそちらを参照してください。 料理きろくにおける料理/非料理判別モデルの詳細 - クックパッド開発者ブログ また、以下のスライドでも料理きろくのバックエンドについて紹介されているのでこちらも参照してみてください。 処理の概要 ざっくりとした画像判定のフローとしては、次のようになります。 クライアントアプリは端末内の画像を判定用に縮小してサーバーにアップロードする サーバーはアップロードされた画像を機械学習を
Amazon Machine Learningによる機械学習を理解する | DevelopersIO
用語の意味が分からない！ Amazon Machine Learningを始めてみようとナビゲーションに沿ってサンプルを触ってみると、なんとなくできてしまう簡単さではありますが、実際のところ用語の意味がよく分かりません。そこで、この記事では、Amazon Machine Learningを学ぶ上で必要になるであろう単語の意味や、機械学習の勘所になりそうな部分についてご紹介したいと思います。 どんなタイプの機械学習なのか？ Amazon Machine Learningは、「教師あり学習」をすることができます。その中でも、「二項分類」、「多項分類」、「回帰分析」を行うことができます。 学習方法 教師あり学習（Supervised Learning） 事前に与えられた教師データ（訓練データ）を使って学習します。教師データに基づいて一般化（モデル化）し、未知のデータに対する出力を予測します。 教
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
The AI workspace that works for you. | Notion