AWS DeepRacer では強化学習 (RL) を楽しみながら学ぶことができます。RL は高度な機械学習 (ML) テクニックであり、他の機械学習とはまったく異なるアプローチでモデルトレーニングを行います。RL の強みは、ラベル付けされたトレーニングデータがなくても、非常に複雑な動作を学習できることにあります。長期的な目標に向けた最適化を行いつつ、短期的な決定を下すこともできます。

簡単！ Amazon Lightsail の設定は、たったの数クリック！ サーバに入ってコマンドを実行してなどの、難しい操作は特に必要ありません。人気の高いウェブアプリケーション ( WordPress、Redmine、LAMP など) を指先ひとつで起動できます。 速い！ Amazon Lightsail で設定後、VPS が立ち上がるのは数分以内！ 必要がなくなった場合でも、いつでも削除できます。 準備するまでにかかる時間的なコストを抑えることができます。 安い(定額)！ Amazon Lightsail は、月額の定額制！ Linux / Unix は 3.5  ドルから。ネットワークの通信量で料金が変動したり、複雑な料金試算は特に必要なく、 データ転送量や SSD 込みでの、月額定額制にてご利用いただけます。月の途中で解約しても、日割り計算なので安心です。（ただ今一番安いプランを

Amazon Web Services ブログ Amazon SageMaker で Optuna を用いたハイパーパラメータ最適化を実装する Amazon SageMaker はお客様の機械学習のワークロードにおいて様々な選択肢を提供します。深層学習フレームワークの選択肢として2018年の AWS Summit Tokyo で発表された Chainer 対応はその一つです。Chainer は 株式会社Preferred Networks により開発された深層学習フレームワークで、計算時に動的にグラフを生成する define-by-run の考え方 (imperative な実行とも呼ばれます) を世界に先駆けて取り入れました。株式会社Preferred Networks はこの Chainer とは独立に、同じく define-by-run の思想に基づいたハイパーパラメータの最適化 (

簡単な Git ベースのワークフローと、あらゆるサーバー側のウェブフレームワークのサポートを備えたアプリケーションフロントエンドをデプロイします。ゼロ設定の Next.js および Nuxt のデプロイは、わずか数クリックで Amazon CloudFront グローバルエッジネットワークからのグローバルな可用性、信頼性、低レイテンシーを提供します。フルマネージド CI/CD と自動スケールにより、大量のトラフィックが発生するウェブアプリケーションに新機能をシームレスにプッシュできます。

Amazon SageMaker Neo を使用すると、デベロッパーは、クラウド内の SageMaker とエッジでサポートされているデバイスで推論するために機械学習 (ML) モデルを最適化できます。 ML 推論は、トレーニングされた機械学習モデルを使用して予測を行うプロセスです。モデルをトレーニングして精度を高めた後、デベロッパーは、高パフォーマンスを実現するために、多くの時間と労力を費やしてモデルを調整することがよくあります。クラウドでの推論については、デベロッパーは多くの場合、より良いスループットを達成するために、より高い費用をかけて大量のメモリと強力な処理機能を備えた大規模なインスタンスに目を向けます。コンピューティングとメモリが制限されているエッジデバイスでの推論については、デベロッパーは、デバイスのハードウェアの制約内で許容可能なパフォーマンスを達成するために、モデルを手動で

Amazon Elastic Graphics は、2024 年 1 月 8 日にサポートが終了しました。3D グラフィックワークロードを実行するには、 Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) の G4ad インスタンス、G4dn インスタンス、または G5 インスタンスを使用してください。 Amazon Elastic Graphics は、さまざまな EC2 インスタンスに低コストでグラフィックスアクセラレーションを簡単にアタッチすることができます。アプリケーションに必要なコンピューティング、メモリ、ストレージを備えたインスタンスを選択し、Elastic Graphics を使用してアプリケーションに必要なアクセラレーションを追加するだけでよいのです。 Elastic Graphics は、Microsoft Windows Server 2012 R2

AWS License Manager ソフトウェアライセンスを管理し、ライセンスコストを微調整する

AWS Global Accelerator AWS グローバルネットワークを使用して、アプリケーションの可用性、パフォーマンス、およびセキュリティを向上させる

Amazon FSx for Lustre 世界で最も人気のある高性能ファイルシステムをベースに構築された、フルマネージド型共有ストレージです。

使用可能なサーバーインスタンスで最もレイテンシーの低いインスタンスにプレイヤーをつなぐことで、レイテンシーを抑制します。 24 のリージョン、8 つのローカルゾーン、および 60 を超えるインスタンスタイプにわたって、信頼性が高くスケーラブルな AWS インフラストラクチャにアクセスします。

AWS Public Sector Blog National Quantum Initiative Act: An Important Step for American Leadership A post by Bill Vass, Vice President of Storage, Automation and Messaging, AWS, and Simone Severini, Director, Quantum Computing, AWS Quantum science offers amazing opportunities and will have profound impacts on society, the economy, and national security. Because of this, we are excited about and ful

運用の合理化、カスタムトラフィックのルーティングルールの実装、サービス間のトラフィックフローの設定と標準化が可能です。

AWS RoboMaker は、ロボットデベロッパーがインフラストラクチャを管理することなく、シミュレーションの実行、スケール、自動化を可能にするクラウドベースのシミュレーションサービスです。

Amazon Web Services ブログ 新機能 – EC2 A1インスタンス – ARMベースのAWS Gravitonプロセッサーを搭載 今年の初めに私がAWS Nitroシステムについてご紹介したとき、この数ヶ月のうちに、AWS Nitroによってこれまでよりも速く新しいインスタンスタイプを提供できるようになります、とお約束したのを覚えているでしょうか。私たちはこの言葉どおり、より多くのメモリを搭載したR5とR5dインスタンス、高クロック周波数で動作するz1dインスタンス、バースト可能なt3インスタンス、12TiBものメモリを選択可能なハイメモリインスタンス、それからAMDプロセッサベースのM5aとR5aインスタンスを提供してきました。EC2インスタンスをホストするハードウェアの能力を最大限に活用しながら、私たちはAWS Nitroシステムを構成する専用のハードウェアと軽量ハイ

AWS Inferentia Amazon EC2 で、深層学習と生成 AI 推論について最低コストで高パフォーマンスを実現 AWS Inferentia アクセラレーターは、深層学習 (DL) および生成 AI 推論アプリケーション向けに、Amazon EC2 で最低コストで高パフォーマンスを実現するために AWS によって設計されています。 第 1 世代の AWS Inferentia アクセラレーターは、Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) Inf1 インスタンスを強化し、同等の Amazon EC2 インスタンスと比較して、スループットが最大 2.3 倍になるとともに、推論あたりのコストが最大 70% 削減されます。Airbnb、Snap、Sprinklr、Money Forward、Amazon Alexa など多くのお客様が Inf

Amazon Web Services ブログ 新機能 – Amazon SageMaker Neo – トレーニングしたモデルをどこでも実行 機械学習（Machine Learning: ML）は、トレーニングと推論という2つの異なるフェーズに分かれています。 トレーニングは、モデルを構築すること、すなわち、意味のあるパターンを識別するためにデータセット上で ML アルゴリズムを実行することを扱います。これには大量のストレージとコンピューティングパワーが必要なことが多く、クラウドは Amazon SageMaker や AWS Deep Learning AMI などのサービスで ML ジョブをトレーニングするためのうってつけな場所になります。 推論は、モデルの使用、すなわちモデルが一度も見たことがないデータサンプルの結果を予測することを扱います。ここでは、要件が異なります。開発者は通常

Amazon Web Services ブログ Amazon Personalize – すべてのユーザにリアルタイムパーソナライゼーションとレコメンデーションを 機械学習は、間違いなく広範囲にわたって取り組むべき魅力的なトピックを提供してきましたが、パーソナライゼーションやレコメンデーションほどのものはありません。 一見、ユーザーと好みのアイテムをマッチングするのは簡単な問題のように聞こえるかもしれません。しかしながら、効率的なレコメンデーションシステムを開発するのは難易度が高く、数年前にNetflix が 1 億円相当の懸賞金をかけて映画レコメンデーションコンクールを実施したほどです！事実、現時点でリアルタイムなパーソナライゼーションの仕組みを構築・最適化し、デプロイするには、分析・応用機械学習・ソフトウェアエンジニアリング・システム運用に特化したエキスパートが必要になります。ほとんど

Machine learning & artificial intelligence Get started on AI/ML training with content built by AWS experts If you’re a beginner looking for a clear starting point to help you build a career or build your knowledge of machine learning in the AWS Cloud, we recommend you start with an AWS Learning Plan. This set of on-demand courses will help grow your technical skills and learn how to apply machine

AWS Fargate は、サーバーレスの従量課金制のコンピューティングエンジンで、サーバーを管理することなくアプリケーションの構築に集中できます。サーバー管理、リソース割り当て、スケーリングなどのタスクを AWS に移行すると、運用態勢が改善されるだけでなく、アイデアからクラウドでの本番環境までの移行プロセスが加速され、総保有コストが削減されます。 AWS Fargate の利点 AWS Fargate を使用すると、アプリケーションの構築に集中できます。設計から分離することで、管理の手間を省き、支払い方法を選択し、セキュリティを強化できます。