AWS Machine Learning Blog AWS DeepLens Extensions: Build Your Own Project April 2023 Update: Starting January 31, 2024, you will no longer be able to access AWS DeepLens through the AWS management console, manage DeepLens devices, or access any projects you have created. To learn more, refer to these frequently asked questions about AWS DeepLens end of life. AWS DeepLens provides a great opportuni

こんな課題をお持ちではありませんか？ AWS利用料(コスト)の分析ができない AWSへの移行・環境構築・運用が担える要員がいない、または最適な方法が分からない AWSのセキュリティ対策ができない、または充足しているかどうかが分からない サーバレスやコンテナなどの最新技術の活用方法が分からない TISが選ばれる理由 9種類の認定を保有するAWSプレミアティア サービスパートナー TISは2009年よりAWS関連ビジネスを開始し、日本で15社だけが持つ最上位のAWSプレミアティア サービスパートナーに認定されています。AWSから専門領域での技術力と実績が認められ、2021年には日本で3社のみが保有する「セキュリティコンピテンシー」を取得するなど、合計9領域の会社認定を受けています。 高可用性・高セキュリティを実現する独自テンプレート開発と研究推進 TISが最も得意とするクレジットカード決済基盤

Amazon Web Services（AWS）日本法人のアマゾン データ サービス ジャパン（ADSJ）は3月30日、エンタープライズ向けコンサルティングサービス「AWSプロフェッショナルサービス」や昨年末以降にリリースされた最新機能についての説明会を開催した。 コンサルティングサービスも“時間単位”で課金！ AWSプロフェッショナルサービスは、顧客企業のクラウド導入を支援する有償のコンサルティング／アドバイザリーサービスである。ADSJ エンタープライズソリューション部 部長の片山暁雄氏は、「顧客がAWSを使う際の“障害”を取り除き、さらにはAWSをどう使うかも一緒になって考えるサービス」だと説明し、コンサルティングの対応領域や国内採用事例などを紹介した。 片山氏は、AWSプロフェッショナルサービスでは「非常に幅広い領域のコンサルテーションが可能」だと述べる。顧客や、顧客のパートナーで

グローバルで高いシェアを誇るクラウドサービス「Amazon Web Services」の国内ユーザー事例を掲出。サービスの使いこなしや導入の苦労話など、事例の裏側まで深く掘り下げます 2017年01月23日 07時00分 デジタル “フツーの会社”の情シスが進めてきたAWS導入の葛藤と意識改革とは？ 第7回 AWSの導入で内製化を加速した千趣会の情報システム部 先進的な事例の目立つ「AWS Summit 2016」のセッションにおいて、4年かかって社内サーバーをEC2に移行し続ける千趣会のセッションは、一足飛びにクラウドに行けない日本の普通の会社に刺さる内容だった。「なに1つ珍しいことはやっていない」というAWS導入や情シスに起こった変化について千趣会の情シスの3人に聞いた。（聞き手、アスキー大谷イビサ　以下、敬称略） 2016年04月22日 07時00分 デジタル リアルタイムなデータ分

How to accelerate your online end user experience using Amazon CloudFront? Today end users expect to be able to view media content anytime, anywhere and on any device. Amazon CloudFront is a web service for content delivery used to distribute content to end users around the globe with low latency, high data transfer speeds in a cost effective manner. Amazon CloudFront can be used to deliver your e

4 日間で 19,000 名を超えるお客様にご来場いただいた「AWS Summit Tokyo 2017」。こちらのページではセッションの資料と動画を公開しています。当日残念ながらお越しになれなかった方はもちろん、当日のセッションを改めてご参考にしたいお客様もぜひご覧ください。

社内勉強会での発表資料です。ロジスティック回帰分析を題材に、特徴量が高次元になった場合に過学習が発生する様子、正則化によって過学習が抑制される様子を具体例で決定境界の図を描画しながら説明しました。 発表資料に対応する Notebook ファイルを Gist で公開しています。 https://gist.github.com/y-uti/5127117445f28e5d5c66f7b5c66d262b

2022/3/24に開催した「オンプレML基盤 on Kubernetes」の資料です。機械学習モデルの開発者が、よりモデルの開発にのみ集中できるようにすることを目指して開発している「LakeTahoe（レイクタホ）」について紹介します。 https://ml-kubernetes.connpass.com/event/239859/

“日本の大企業は米国に比べてITの最先端トレンドにキャッチアップするスピードが遅い”と言われることが多いが、ことAWSクラウドの導入に限っていえば、グローバルでも引けを取らず、むしろ先進的な導入事例も少なくない。特にここ最近は、データアナリティクスのコアとしてRedshiftやAthenaといったAWSのマネージドサービスを積極的に活用するエンタープライズが増えている。 本稿では、そうした国内企業の中でも最先端のデータアナリティクス基盤をAWS上に構築する「JAWS-UGビッグデータ支部」の2社、リクルートテクノロジーズとNTTドコモの事例について、7月5日に東京・大崎で開催された「AWS Solution Days 2017 ～ AWS DB Day ～」に登壇した両社の発表内容をもとに紹介したい。 EMRで“キャパシティプランニングの呪縛”から解放された：リクルートテクノロジーズ “リ

出典：ITpro 2017年 7月 31日 （記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります） 米Amazon Web Services（AWS）が2017年4月に一般提供を開始した、ビッグデータ分析の新しいクラウドサービス「Amazon Redshift Spectrum」が注目を集めている。 正確には従来のデータウエアハウス（DWH）サービス「Amazon Redshift」の拡張機能だが、オブジェクトストレージ「Amazon S3」上のデータに対して直接クエリー処理を実行する、という新しい機構を備える。S3からRedshift内部のストレージにデータを取り込む必要を無くすことで、運用が容易になるうえに、安価に利用でき、データ容量の上限を無くせる、といった利点があるとされる。 では本当の実力はどうなのか。リクルートテクノロジーズが他社に先駆けて実施した、Amazon R

2022/3/24に開催した「オンプレML基盤 on Kubernetes」の資料です。機械学習モデルの開発者が、よりモデルの開発にのみ集中できるようにすることを目指して開発している「LakeTahoe（レイクタホ）」について紹介します。 https://ml-kubernetes.connpass.com/event/239859/

SmartNewsで広告プロダクト責任者をやっております、渡部と申します。 今回はSmartNews Adsのデータサイエンスへの取り組みをご紹介いたします 詳細はAWS Summit Tokyo 2015 「SmartNews のデータサイエンティストの高速イテレーションを支える広告システム」にて当社エンジニアが登壇いたしますのでそちらもお楽しみに! データは非常に大事 SmartNewsはData Science, Machine Learningを技術の中核とする会社です。 データはSmartNewsにおける全ての意思決定において非常に重要な要素となります。 これは広告システムであるSmartNews Adsにおいても同様です。 今回は、SmartNews Adsにおいてどのようにデータを用いて意思決定しているかをご紹介いたします。 意思決定はどうするか AB Test 繰り返しにな

I learned a new word today — “sherlocking,” which is how some folks refer to the moment when Apple releases a new feature that does… GPTZero’s growth and financials made it one of the AI startups ruthlessly pursued by VCs. And Footwork’s Nikhil Basu Trivedi won the deal.

当エントリは、先週開催された『AWS Summit Tokyo 2016』、3日目のセッション『クラウド上に効率的なビッグデータ処理基盤を構築するには？～データ特性に応じたシステム設計～』のレポートです。 AWS Summit Tokyo 2016 - クラウド活用の最適解、ここに集結。- 2016年6月1～3日 グランドプリンスホテル新高輪にて開催 当日はプレス参戦していた為、写真を交えてセッション参加レポートをお送りしたいと思います。当セッション登壇者はアマゾンウェブサービスジャパン ソリューションアーキテクト 下佐粉 昭氏です。 目次 ビッグデータ処理基盤構築 3つのポイント AWS＋ビッグデータ基盤 経路と帯域 保存 分析 前処理 可視化 事例で見るビッグデータ処理 on AWS Nasdaq様 Redshift/EMRの使い分け事例 Finra様 1日750億イベントの処理を捌く

社内勉強会での発表資料です。ロジスティック回帰分析を題材に、特徴量が高次元になった場合に過学習が発生する様子、正則化によって過学習が抑制される様子を具体例で決定境界の図を描画しながら説明しました。 発表資料に対応する Notebook ファイルを Gist で公開しています。 https://gist.github.com/y-uti/5127117445f28e5d5c66f7b5c66d262b

お使いのInternet Explorerは古いバージョンのため、正しく表示されない可能性があります。最新のバージョンにアップデートするか、別のブラウザーからご利用ください。 Internet Explorerのアップデートについて 今日（米国時間11/29）Amazonは、AWS専門のデベロッパー会議、AWS Re:INVENTを主催している。同社はそこで期待の新サービス、Amazon Transcribeを発表した。このサービスは現在プレビュー版が公開されており、数ある自動書き起こしサービスとは一線を画している。 ビデオやオーディオがウェブの多くを占めるようになった今、メディア内の情報を解析することは益々困難になっている。一つの方法はオーディオ部分を書き起こしてテキストに変換することだ。テキストはインデックス化や検索が可能なので新たな可能性が開かれる。 Amazon Transcrib

こんにちは＆こんばんは！しんや@サンフランシスコ滞在中です。 当エントリでは、AWS re:Invent 2015のセッションの1つ、Yahoo!のAmazon Redshiftを含めたデータの連携方法等について簡潔にまとめてみたいと思います。 Yahooでの分析 Yahooにとって『分析』は何を意味するのか？ ETLプロセスを学ぶ Amazon Redshiftアーキテクチャについて学ぶ やるべき事、やってはいけない事、Amazon Redshiftに於けるベストプラクティス等 分析応用編／どのように我々がユーザー保持を定義し、レポートしているか Hadoopの稼働状況 14クラスタ 42000ノード 3つのデータセンター 500PBのデータ量 Hiveの印象：遅い、使いづらい、共有しづらい、繰り返ししにくい。 その他のHadoop系サービス(Apache Drill, Spark, T

〜1,500万DLを突破した情報キュレーションアプリ「グノシー」。その中核をなすデータ分析部の役割と、同社の徹底したデータドリブンなカルチャーを紹介〜 Webサービスやアプリの世界では、数値データに基づいてサービスを改善する、データドリブンがもはや常識になりつつある。 累計1,500万DLの情報キュレーションアプリ、「グノシー」。大量の記事の中から、良質な記事を選び出すアルゴリズムの改善や、サービスの成長のためKPI算出などを担うのが、同社のデータ分析部だ。 データドリブンが徹底されたデータ分析部では、あらゆる変更でA/Bテストを実施し、数％の改善を日々積み重ねている。「数値は自分で出すのが正しい」という、数値を元にサービスを改善する文化ができているのだ。 今回は、共同創業者にしてデータ分析部の部長を務める吉田 宏司さんと、エンジニアの工藤 啓朗さんに、データ分析部の役割と文化について詳し

この記事は Gunosy Advent Calendar 2017 8日目の記事です。 qiita.com 今日話すこと こんにちは、データ分析部の @ij_spitz です。 つい昨日誕生日を迎えて25歳になりました（もうお◯さんですね）。 Gunosyではプロダクト開発の様々な場面でデータを活用しています。 Gunosyにおけるデータ活用は KPI管理 プロダクト開発 仮説出し、優先度付け、効果測定、意思決定 記事配信アルゴリズム どのユーザーにどの記事を配信するか の3つに大きく分類できます。 今回はこの中でもKPI管理に焦点を当てて、書いていきます。 KPI管理とは GunosyではメインのKPIをいくつかの指標に分解してモニタリングしています。 コンサルの間でよく使われるロジックツリーと考え方は同じで、よくある例だと1日の売上は客数と客単価の掛け算に分解できるというものです（アプ

開発・運用推進部のおおたです。 SREチームに所属していて、普段はパフォーマンス改善やAWSとのインテグレーションツールの開発を担当しています。 re:invent 2017(11/26~12/1)に参加してきましたので、主にServerlessセッションに関してこちらにまとめを書きたいと思います。 Serverlessとは言っても、Lambdaに限らず、DynamoやGlueまで幅広くご紹介したいと思います。 Optimizing Serverless Application Data Tiers With Amazon DynamoDB 10:00@Aria SRV301-Optimizing Serverless Application Data Tiers with Amazon DynamoDB from Amazon Web Services アマゾンPrimeDayの構成モデ

はじめに こんにちは。Gunosyデータ分析部の大曽根(@dr_paradi) です。最近はJOHN TROPEA BAND featuring STEVE GADD etcのライブを観に行きました。 業務では主にニュースパスのユーザ行動分析、記事配信アルゴリズム開発全般を担当しています。 先日開催されました、AWS Dev Day Tokyo 2017において、「Gunosy における AWS 上での自然言語処理・機械学習の活用事例」というタイトルで発表してきましたので、その内容について簡単ですが書きたいと思います。 はじめに 発表内容 記事分類 属性推定 + スコアリング 属性推定 スコアリング 効果測定 (ABテスト) おわりに 発表内容 私が発表した内容は下記のスライドにまとまっています。弊社が提供するサービスのニュースドメインのもの(グノシー、ニュースパス)における処理の流れを大

PLSの概要 線形の回帰分析手法の１つ 説明変数(記述子)の数がサンプルの数より多くても計算可能 回帰式を作るときにノイズの影響を受けにくい 説明変数の間の相関が高くても対応可能 主成分分析をしたあとの主成分と目的変数との間で最小二乗法を行うのは主成分回帰 (PCR) であり、PLSとは異なるので注意 PLS回帰とかPLSRとも呼ばれているが、ここでは PLS スライドのタイトル 部分的最小二乗回帰 (PLS) とは？ どうして PLS を使うの？～多重共線性～ 多重共線性への対策 主成分回帰 (PCR) PCR と PLS との違い PLS の概要 PLSの基本式 (yは１変数) 1成分のPLSモデル t1の計算 yとの共分散の最大化 t1の計算 Lagrangeの未定乗数法 t1の計算 Gの最大化 t1の計算 式変形 t1の計算 w1の計算 p1とq1の計算 2成分のPLSモデル w2

職務経歴書に「メッセージ」や「構造」がない 私は仕事柄よく履歴書や職務経歴書を見るのだけれど、そこに「メッセージ」が込められていないものが多くて勿体無いなといつも思う。例えると、商品名しか書いてない広告を読まされているような感じになることが多い。 労働市場では自分は「商品」なので、的確な言葉や描写で自分の経験やスキルを示して、どうやったら「買ってもらえるか」を考えるのが大切かなと。 まあ「誇大広告」という言葉もあるように、職務経歴書をいくら「お化粧」しても自分のスキルが上がるわけではないけれど、まずは文書から自分を「魅力的に見せる」というのは、転職活動においては非常に重要。 そして、より本質的な課題としては、職務経歴書の文章に「構造」がないことがある。実はこれがメッセージの弱さにも繋がっている。この点はすごく強調したい部分。 残念ながら日本では、文書は標準的なフォーマットに則って論理的かつ