AWS Solutions Architect ブログ
SA岩永です。Amazon CTO Wernerのブログで、深層学習フレームワークであるMXNetについての投稿がありました。AWSを使って機械学習・深層学習をお考えの方に非常に重要な内容なので、日本語訳しましたのでご覧ください。 また、記事内にもありますが今週ラスベガスにて開催されるre:Invent 2016では11月30日に機械学習についてのMini Conもありますので、現地にいらっしゃる方はぜひご参加下さい。 追記: re:Invent 2016の中で、深層学習フレームワークのベンチマーク用のコードが公開されました。https://github.com/awslabs/deeplearning-benchmark 原文: MXNet - Deep Learning Framework of Choice at AWS 機械学習は、私達のビジネスや生活の多くの領域において段々と重要
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Amazon Redshiftは、高速でフルマネージドでスケーラブルにペタバイトのデータを扱えるデータウェアハウス(DWH)です。AWSのお客様は、分析処理の一部をオフロードするため、もしくは完全にクラウドでDWHを管理するために、Amazon Redshfitに大量の構造データを移しています。ビジネスインテリジェンス/分析のチームは、InfomaticaやTableauといったお気に入りのツールからJDBCやODBCで接続してデータのインポート、読み込み、分析を行えます。 Rはオープンソースのプログラミング言語であり、統計計算、可視化、データ分析のソフトウェア環境として設計されています。柔軟なパケージシステムと強力な統計エンジンにより、Rは大量のデータを管理・処理する手法とテクノロジーをもたらします。Rは世界で最も速く成長している分析プラットフォームであり、そのロバストネス性、信頼性、正
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既に多くのAWSのお客様が、ビッグデータ分析とデータサイエンスのために、オープンソースの統計ソフトウェアとして人気のあるRを使っています。その一方で、AWS上でRを実行する手順とベストプラクティスについて質問されます。数ヶ月前、HadoopマスターノードにRStudioをインストールし、 rm2やplyrmrのような Rパッケージを使って、公開されている巨大な気象データを分析する手順を、RからAmazon EMRに接続する方法としてブログ記事に書きました。本記事では、RとRStudio ServerとShiny ServerをAWSにインストールして実行する方法について説明します。 RStudioは、商用ライセンスもしくはAGPLv3でライセンスされ、Rとともに使われることが多い人気のあるIDEです。サーバにSSHで接続してviのようなコードエディタで分析したくない、という方に最適です。R
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