機械学習のことはまだあまり良くわかってないけど、Amazon Machine Learningを使って売上を予測するBOTをつくった - Qiita
機械学習のことはまだあまり良くわかってないけど、Amazon Machine Learningを使って売上を予測するBOTをつくったHubot機械学習ChatworklambdaAmazonMachineLearning とあるECサイトを運用しているのですが、Amazon Machine Learning（以下AmazonML）を使って17時段階の売上金額から、その日の売上を予想するBOTを作ってみました。 （※プライバシー保護の観点から目線をいれております） 処理は heroku（node.js） -> API Gateway -> Lambda -> Amazon Machine Learning -> chatworkへ となっています。 ■AmazonMLの設定 機械学習を使ってみる導入として、AmazonMLは手軽に使えるのでとってもいいですね。 ただ、やっぱりなんも知識がない
【書評】モバイルエンジニア向けのAWS解説書 - その後のその後
著者・監修の佐々木 拓郎さん、 高柳さん、および SB Creative さまより『Amazon Web Services クラウドネイティブ・アプリケーション開発技法 一番大切な知識と技術が身につく』をご献本いただきました。 昨今のモバイルアプリケーションには大抵の場合バックエンドも必要になりますが、たとえば僕はiOSアプリしかつくれません。そういう場合に、他のサーバーサイドエンジニアやインフラエンジニアと組む以外に、ちょっと前であれば Parse.com を利用してサクッと済ませてしまう、という選択肢もありましたが、来年にはサービス終了してしまうという悲しい事態になってしまった今、やはりモバイルアプリケーションのバックエンドのインフラとして真っ先に候補に挙がるのは AWS（Amazon Web Services）です。 ただそのAWS、LambdaとかMobile HubとかIoTとか
フリーエンジニアのIT案件ならレバテックフリーランス
コンピュータに過去のデータを分析させ、未来のデータを予測させる機械学習。商品のレコメンドシステムや写真の顔検出など、身近なところに機械学習は広く活用されています。また、Microsoftの「Azure Machine Learning」、Amazonの「Amazon Machine Learning」、Googleの「Cloud Machine Learning」、といったクラウド機械学習サービスが公開されたことで、機械学習を専門としないエンジニアでも活用できるようになりました。 そこで今回は、「機械学習でどんなことができるか」をつかんでもらうために、機械学習にはどんな手法があるのかをざっくり把握できるスライドをまとめました。機械学習に興味をお持ちの方はぜひご参照ください。 機械学習の案件を提案してもらう
AWS News Blog
AWS Weekly Roundup – Amazon MWAA, EMR Studio, Generative AI, and More – August 14, 2023 While I enjoyed a few days off in California to get a dose of vitamin sea, a lot has happened in the AWS universe. Let’s take a look together! Last Week’s Launches Here are some launches that got my attention: Amazon MWAA now supports Apache Airflow version 2.6 – Amazon Managed Workflows for Apache Airflow […]
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