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AWS Greengrass ML Inference | AWS

AWS IoT Greengrass を使用すれば、クラウドで構築、トレーニング、最適化したモデルを使って、機械学習推論を簡単にデバイスでローカルに実行できます。また、Amazon SageMaker でトレーニングされた機械学習モデルを使用したり、Simple Storage Service (Amazon S3) に保存されている、事前にトレーニングされた自分のモデルを持ち込めたりと、柔軟性も高まります。機械学習では、既存のデータから学習された統計的なアルゴリズムを用いた「トレーニング」というプロセスを使って、新しいデータについての決定が下されます。このプロセスを「推論」と呼びます。トレーニング中に、データ内のパターンと関係が特定され、モデルが構築されます。このモデルにより、それまでに遭遇したことのないデータについて知的な決定をシステムが下すことが可能になります。モデルの最適化では、

dann 2018/04/11

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新機能 – AWS Greengrass を使用したエッジでの機械学習推論 | Amazon Web Services

Amazon Web Services ブログ新機能 – AWS Greengrass を使用したエッジでの機械学習推論 IoT、機械学習とエッジコンピューティングを組み合わせると何が起こるでしょうか。答をお教えする前に、それぞれを見直して、AWS が何を提供するかについてお話ししましょう。モノのインターネット (IoT) – 物理的な世界とデジタルの世界を結びつけるデバイスです。ひとつ、または複数のタイプのセンサーが装備されていることがほとんどのこれらのデバイスは、工場、車両、鉱山、農地、家庭などその他いろいろな場所に設置されています。重要な AWS のサービスには、AWS IoT Core、AWS IoT Analytics、AWS IoT Device Management、および Amazon FreeRTOS に加え、AWS IoT ページに記載されているその他サービスが含ま

dann 2018/04/09

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AWS IoT Greengrass

dann 2018/03/13

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AWS Greengrass – 接続されたデバイスでの AWS Lambda 関数の実行 | Amazon Web Services

Amazon Web Services ブログ AWS Greengrass – 接続されたデバイスでの AWS Lambda 関数の実行私が re:Invent 中に公開した投稿 (「AWS Greengrass – ユビキタスなリアルワールドコンピューティング」) で、初めて AWS Greengrass についてご紹介しました。その時点で限定プレビューの Greengrass の提供を開始し、関心をお持ちの場合はぜひサインアップしていただくよう皆様にお願いしました。そのときに説明したように、AWS の多くのお客様はフィールドでのデータの収集と処理を希望していますが、フィールドでの接続は低速で、中断したり信頼性が低くなったりすることが少なくありません。Greengrass では、AWS のプログラミングモデルを小型でシンプルなフィールドベースのデバイスに拡張することができます。これは

dann 2018/03/13

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よくある質問 - AWS IoT Greengrass | AWS

AWS IoT Greengrass は、モノのインターネット (IoT) のオープンソースエッジランタイムおよびクラウドサービスであり、デバイスソフトウェアの構築、デプロイ、および管理を支援します。お客様は、家庭、工場、車両、企業の何百万台のデバイスで IoT アプリケーションに AWS IoT Greengrass を使用しています。デバイスをプログラムして、生成したデータにローカルで対応し、機械学習モデルに基づいて予測を実行し、デバイスデータをフィルタリングして集計して、必要な情報のみをクラウドに送信することができます。 AWS IoT Greengrass を使用すれば、インテリジェントなデバイスソフトウェアをすばやく簡単に構築できます。AWS IoT Greengrass は、ローカル処理、メッセージング、データ管理、ML 推論を可能にし、アプリケーションの開発を加速するための構

dann 2018/03/13

x86_64 or arm v7,8

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AWS Greengrassを動かしてみた

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dann 2018/03/13

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