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Amazon SageMaker でのご利用開始: より正確な時系列予測のための DeepAR アルゴリズム | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon SageMaker でのご利用開始: より正確な時系列予測のための DeepAR アルゴリズム Amazon SageMaker の最新内蔵アルゴリズムとして、Amazon SageMaker DeepAR をリリースします。DeepAR はポイント予測と確率的予測の両方を生成するために再帰型ニューラルネットワーク (RNN) を使用する時系列予測の教師あり学習アルゴリズムです。私たちは、開発者が Amazon 内でミッションクリティカルな決定を行う、この伸縮自在にスケール可能で、極めて精度の高い予測アルゴリズムを利用できるようになることに大変な期待を寄せています。DeepAR アルゴリズムは他の Amazon SageMaker 内蔵アルゴリズムと同じように使用でき、トレーニングや推測のために、インフラストラクチャをセットアッ
【随時更新】pyenv + Anaconda (Ubuntu 16.04 LTS) で機械学習のPython開発環境をオールインワンで整える | ALGO GEEKS
【随時更新】pyenv + Anaconda (Ubuntu 16.04 LTS) で機械学習のPython開発環境をオールインワンで整える 筆者の機械学習系のPython開発環境は、Vagrant を用いた Ubuntu (16.04 LTS) 上に構築しています。 ここでは、画像認識、音声認識、自然言語処理などに必要な環境をオールインワンで構築する手順をまとめます。 (最終更新日: 2016/11/14) OSバージョン OSバージョンは下記の通りです。 $ cat /etc/lsb-release DISTRIB_ID=Ubuntu DISTRIB_RELEASE=16.04 DISTRIB_CODENAME=xenial DISTRIB_DESCRIPTION="Ubuntu 16.04.1 LTS" $ uname -a Linux vagrant 4.4.0-31-generi
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