[Amazon SageMaker] JumpStartのファインチューニングで作成したResNet18のモデルをSageMaker Neoで最適化して、Jetson NanoのWebカメラで使用してみました | DevelopersIO
[Amazon SageMaker] JumpStartのファインチューニングで作成したResNet18のモデルをSageMaker Neoで最適化して、Jetson NanoのWebカメラで使用してみました 1 はじめに CX事業本部の平内（SIN）です。 Amazon SageMaker JumpStart（以下、JumpStart）は、TensorFlow Hub や PyTorch Hub に公開されているモデルをGUIで簡単にデプロイして利用できます。 以下は、PyTorch HubのResNet50でファイチューニングしてみた例です。 今回は、上記と同じ要領でResNet18から学習したモデルをSageMaker Neo（以下、Neo）でJetson Nano用に最適化して使用してみました。 前回、同じモデルをPyTorch上で使用した際の処理時間が、0.04sec 〜
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[初心者向け] はじめてのSageMaker みんな大好きアイリスデータを使って組み込みアルゴリズムで分類してみる | DevelopersIO
はじめに おはようございます、もきゅりんです。 最近は個人的な取り組みの一環として、機械学習の学習に取り組み始めました。 さて、AWSで機械学習に取りかかるならば、Amazon SageMaker。 まずは、組み込みアルゴリズムのLinearLearner。 そんなオレは、ML beginner。 (LinearLearnerが何だ？という話は、ドキュメントを確認して欲しいのですが、ターゲットの分類や予測したい数値を推定するために使用される、教師あり学習アルゴリズムです。) 初めてのデータセットは、みんな大好きな Iris でやってみます。 作業の流れは、完全に下記の通りで進めます。 Amazon SageMaker のコンソールの開始方法 なお、自分は専門的なデータサイエンティストでも何でもないので、無駄、非効率な作業を行っているかもしれない点、ご了承下さい。 前提 IAM権限を設定・更
【開催報告】第10回Amazon SageMaker 事例祭り | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ 【開催報告】第10回Amazon SageMaker 事例祭り アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社 パートナーソリューションアーキテクトの小田桐です。 AWS Japan 目黒オフィスでは「Amazon SageMaker 事例祭り」(Twitter: #sagemaker_fes) を定期的に開催しています。2019年11月28日に開催された 第10回 Aazon SageMaker 事例祭り では、AWS Japan のソリューションアーキテクトによるサービスの最新情報や技術情報と、Amazon SageMaker をご利用いただいているお客様をゲストスピーカーにお招きし、実際に導入頂いたお客様による「体験談」をお話し頂きました。 「AWSの機械学習サービス概要とAmazon SageMakerの基礎」[Slides] アマゾン
【入門】機械学習に1時間でコードレベルまで入門する方法 #Keras #SageMakerStudio | DevelopersIO
皆さん、こんにちは。コンサル部のテウです。 2020年もあっという間に２ヶ月が経ちました。新年目標の達成進捗率はいかがでしょうか？ 今年こそ機械学習に入門しようぜ！！って決心された方もいらっしゃると思います。なので、今回は機械学習に 爆速 で入門できる方法をご紹介させて頂きたいと思います。 本記事の手順通り、ランチタイム等の時間を活かして、手軽に入門してみてください。 目次 始める前に 皆さんのご存知の通り、機械学習を一瞬でマスターすることは不可能だと思います。ですが、手を動かして、可能な限りより早く技術を体験することはとても大事だと思います。技術を実際に体験して、何ができるかを確実に把握することにより、次のステップへのチャレンジのハードルも下がりますね。 本記事は、今まで SageMaker インスタンスを一度も起動してみたことがなかった方を対象として書かれております。この機会に是非Sa
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