こんにちは。サービス開発室の武田です。このエントリは、2018年から毎年公開しているAWS全サービスまとめの2024年版です。 こんにちは。サービス開発室の武田です。 このエントリは、2018年から毎年公開している AWS全サービスまとめの2024年版 です。昨年までのものは次のリンクからたどってください。 AWSにはたくさんのサービスがありますが、「結局このサービスってなんなの？」という疑問を自分なりに理解するためにまとめました。 今回もマネジメントコンソールを開き、「サービス」の一覧をもとに一覧化しました。そのため、プレビュー版など一覧に載っていないサービスは含まれていません。また2023年にまとめたもののアップデート版ということで、新しくカテゴリに追加されたサービスには[New]、文章を更新したものには[Update]を付けました。ちなみにサービス数は 247個 です。 まとめるにあ
AWS Glue を使用した個人情報の検出・マスキング・編集および Amazon OpenSearch Service へのロード | Amazon Web Services
ユースケース: OpenSearch Service への読み込み前の個人情報バッチ検出 このアーキテクチャを実装しているお客様は、さまざまな分析を大規模に実行するために、Amazon S3 上にデータレイクを構築しています。このソリューションは、OpenSearch Service へのリアルタイム取り込みが不要で、スケジュールで実行される、またはイベントによってトリガーされるデータインテグレーションツールを使用することを計画しているお客様に適しています。 Amazon S3 にデータレコードが到着する前に、データレイクにすべてのデータストリームを信頼できる形で安全に取り込むための取り込みレイヤーを実装します。 Kinesis Data Streams は、構造化および半構造化データストリームの高速な取り込みのための取り込みレイヤーとして導入されます。これらの例としては、リレーショナルデ
「AWS Cloud Quest日本語版」に、機械学習を実践的に学べる「Machine Learning（機械学習）」が追加
Amazon Web Service（AWS）は、ゲームを通じてAWSを学べる「AWS Cloud Quest日本語版」に、新たに「Machine Learning（機械学習）」の教材が追加されたことを明らかにしました。 「AWS Cloud Quest」は、クラウド技術者となったプレイヤーがクエスト内の街の住人から出題される課題やクイズなどを、AWSを使って解決しつつ、クラウドの技術を学んでいくオンラインロールプレイングゲームです。 実際にAWSのサービスを組み合わせてソリューションを構築するため、非常に実践的な内容となっています。 2022年3月に英語版が登場し、その後に日本語版で、入門編としてプレイヤーがクラウドプラクティショナー（クラウドを実践する人）となってプレイする「クラウドプラクティショナー」ロールと、ソリューションアーキテクトとしてゲームをプレイする「ソリューションアーキテ
小林です。 先日3/1にブログを投稿したのですが、たまたま同じ日に大林さんも投稿しており図らずも小林と大林の共演が実現していました。 ということで次は中林さんを募集中です。 さて、今年でAWS認定の有効期限がいろいろ切れてしまうので、6週連続AWS再認定にチャレンジしてきました。 無事に成功しましたが、大変危険なのでよい子はマネしないでください。 ※小林は特殊な訓練を受けています。 このチャレンジのトリをつとめたのはAWS認定 機械学習 - 専門知識（MLS）なのですが、試験の最中に「そういえば全く機械学習サービス使ったことないな…」と気になりはじめてしまいました。 MLSは試験時間に余裕があるので、ざっと問題の見直しをしながらぼんやりとどんな使い方をするか考えていました。 無事に合格し、ちょうどいい使い方も思いついたので、ここで試した結果を書きたいと思います。 データを集めます 今回は入
Amazon Q Business と AWS IAM Identity Center を利用して、プライベートでセキュアなエンタープライズ生成 AI アプリケーションを開発する | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon Q Business と AWS IAM Identity Center を利用して、プライベートでセキュアなエンタープライズ生成 AI アプリケーションを開発する 本記事は、2024年4月30日に投稿されたBuild private and secure enterprise generative AI apps with Amazon Q Business and AWS IAM Identity Center を翻訳したものです。 2024 年 4 月 30 日現在、Amazon Q Business が一般提供開始 になりました。Amazon Q Business は、生成 AI を活用し、従業員の質問に答えたりタスクを完了させることで生産性の向上をサポートする対話型アシスタントです。従業員は Amazon Q Busi
Knowledge Bases now delivers fully managed RAG experience in Amazon Bedrock | Amazon Web Services
AWS News Blog Knowledge Bases now delivers fully managed RAG experience in Amazon Bedrock Back in September, we introduced Knowledge Bases for Amazon Bedrock in preview. Starting today, Knowledge Bases for Amazon Bedrock is generally available. With a knowledge base, you can securely connect foundation models (FMs) in Amazon Bedrock to your company data for Retrieval Augmented Generation (RAG). Ac
危機管理室 江口です。 昨今、各社からいろいろなAIサービスが出てきてますね。 業務での利用について、どのAIサービスを利用するか検討していくなかで、やはり利用規約周りの確認は重要です。特に、 入力したデータはサービス提供業者側で保存されるのか そのデータは学習に利用され、外部に露出する可能性があるのか という点は利用の判断のうえで重要ですよね。 以前筆者はOpenAIのデータ利用ポリシーについて、ブログで紹介しました。 ですがOpenAI以外にもいろいろなAIサービスがありますし、OpenAIも利用規約をたびたびアップデートしています。 そこで、このへんで一度いろいろなAIサービスの利用規約を読んでみようと思います。 ということで、まずは手始めにAmazon Bedrockの利用規約（正確にはサービス規約）およびユーザーガイドから、入出力データの利用まわりを中心に気になる点を確認してみま
[アップデート] Amazon RDS for MySQL でも rds_superuser_role がサポートされるようになりました | DevelopersIO
[アップデート] Amazon RDS for MySQL でも rds_superuser_role がサポートされるようになりました いわさです。 先日のアップデートで Amazon RDS for MySQL が rds_superuser_role をサポートしたとアナウンスがありました。 私は前に別件で rds_superuser_role を触った記憶があり、「あれ、前から使えなかったっけ」と感じまして、過去バージョン含め検証してみることにしました。 RDS for MySQL でのバージョンごとに検証してみた アナウンスやドキュメントによると RSD for MySQL のバージョン 8.0.36 以上（執筆時点の最新バージョンは 8.0.36）でこのロールが有効になっているようです。 そこで本日は次のように 8.0.35 と 8.0.36 の環境を用意して検証してみることに
![[アップデート] Amazon RDS for MySQL でも rds_superuser_role がサポートされるようになりました | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/87c465f9fadcacccb5f9e93c5c83c2acdc88fbd2/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2023%2F08%2Famazon-rds.png)
Integrate Amazon Aurora MySQL and Amazon Bedrock using SQL | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Integrate Amazon Aurora MySQL and Amazon Bedrock using SQL 本記事は、Integrate Amazon Aurora MySQL and Amazon Bedrock using SQLを翻訳したものです。翻訳はSr. Database Solutions Architectの杉山が担当しました。 組織は大量のデータをリレーショナルデータベースに保存しているため、エンドユーザーエクスペリエンスを向上させるために生成AIの基盤モデルを使ってこれらのデータセットを補強する明確な動機があります。この記事では、Amazon Aurora Machine Learningを使用して、Amazon Aurora MySQL互換エディションを生成AIモデルと統合する方法を探ります。Amazon Be
【セッションレポート】OpenSearch のベクトル機能による検索の改善（AWS-47） #AWSSummit | DevelopersIO
ベクトル検索が求められるようになってきた背景から、OpenSearch を利用したベクトル検索と、LLM を組み合わせた RAG の実装について解説されるセッションです。 コーヒーが好きな emi です。 本記事は 2024 年 6 月 20 - 21 日の 2 日間開催された AWS Summit Japan 2024 のセッションレポートとなります。 オンデマンド配信の動画リンクと資料のダウンロードは以下です。 動画の視聴と資料のダウンロードには AWS Summit Japan のマイページのログインが必要です。 オンデマンド配信リンク - OpenSearch のベクトル機能による検索の改善 AWS Summit Japan - セッション資料一覧 概要 6/21(金) 15:50 - 16:30 テーマ：生成 AI、AWS for Data、機械学習、データレイク、分析、BI セ
Tech predictions for 2024 and beyondNovember 30, 2023 • 2718 words Throughout history, people have developed tools and systems to augment and amplify their own capabilities. Whether the printing press or the assembly line, these innovations have allowed us to do more than we ever could alone. Jobs changed, new professions emerged, and people adapted. In the past year, the rate of change has rapidl
Techniques and approaches for monitoring large language models on AWS | Amazon Web Services
AWS Machine Learning Blog Techniques and approaches for monitoring large language models on AWS Large Language Models (LLMs) have revolutionized the field of natural language processing (NLP), improving tasks such as language translation, text summarization, and sentiment analysis. However, as these models continue to grow in size and complexity, monitoring their performance and behavior has becom
【AWS】【機械学習】Amazon ComprehendのCustom classification (カスタム分類) を使って日本語のテキストを感情分析してみた - APC 技術ブログ
目次 目次 はじめに どんなひとに読んで欲しい Amazon Comprehend とは 主な機能 エンティティ認識 感情分析 キー・フレーズ抽出 言語検出 トピックモデリング カスタム分類 料金 こんな構成でやってみた 各リソース作成 Lambda 関数 API Gateway DynamoDB Comprehend - カスタム分類モデル training_data.csv Comprehend - エンドポイント リクエストを投げてみる 結果 ハマりポイント おわりに お知らせ はじめに こんにちは、クラウド事業部の早房です。 今回は Amazon Comprehend の Custom classification (カスタム分類) を使って日本語テキストから喜怒哀楽の感情分析を行う構成を作ってみました。 ネガポジ分析はデフォルトで搭載されている機能で実施できますが、もう一歩踏み込
Easily build semantic image search using Amazon Titan | Amazon Web Services
AWS Machine Learning Blog Easily build semantic image search using Amazon Titan Digital publishers are continuously looking for ways to streamline and automate their media workflows to generate and publish new content as rapidly as they can, but without foregoing quality. Adding images to capture the essence of text can improve the reading experience. Machine learning techniques can help you disco
Video as a Service (VaaS) Market 2024 | Size, Share, Forecast 2032
Video as a Service Market Research Report: Information By Application (Corporate Communications, Training & Development, And Marketing & Client Engagement) By Cloud Deployment (Public, Private, And Hybrid), By Vertical (BFSI, IT & Telecommunications, Healthcare, Media & Entertainment, Government, Others) By Region (North America, Europe, Asia-Pacific, And Rest Of The World) –Market Forecast Till 2
AWS単語集 - Qiita
目次 コンピューティング マネジメント ストレージ アプリ統合 ネットワーキング 移行と移転 データベース コスト管理 セキュリティ AI データ分析 その他 コンピューティング Amazon Machine Image(AMI) OSやアプリケーションがインストールされたEC2インスタンスの雛形 オンデマンドインスタンス EC2インスタンスが起動している時間に対して課金される 最小利用時間などの制約がないので、動き始めたら中断できない作業や、終了時間が予測できない作業に向いている スポットインスタンス 利用されていないEC2キャパシティを利用させてもらうので、余っている量に応じて価格は変動する AWS側のキャパシティが不足してきた場合などには、利用中であっても中断される場合がある リザーブドインスタンス 特定のEC2インスタンスに対する課金ではなく、1年または3年間の利用を確約することで
2023年11月分（日本時間11/27朝まで分）のAWSおよびGoogle Cloudの機械学習関連サービスのアップデート情報をお届けします。 データアナリティクス事業本部 インテグレーション部 機械学習チームの鈴木です。 クラスメソッド データアナリティクス通信(機械学習編) の2023年12月号です。2023年11月分のアップデート情報をお届けできればと思います。 今月はAWSでre:Invent2023があり、多くのアップデートが予想されるため、日本時間の11/27朝分までのアップデートで一度区切りたいと思います。AWSについてはre:Invent2023中のアップデートは別記事に、Google Cloudの11月最終週分のアップデートついては2024年1月号にまとめられればと思います。 はじめに AWSでは、生成系AIをエンジンとした各種サービスの強化がいよいよやってきたという印象
Insurtech Market Size, Share & Growth Report By 2032
Insurtech Market Research Report Information By Type (Auto, Business, Health, Home, Specialty, Travel, and Others), By Service (Consulting, Support & Maintenance, and Managed Services), By Technology (Blockchain, Cloud Computing, IoT, Machine Learning, Robo Advisory, and Others), By End Use (Automotive, BFSI, Government, Healthcare, Manufacturing, Retail, Transportation, and Others), And By Region
Software Technical Writing: A Guidebook James (jamesg.blog) Software Technical Writing: A Guidebook Contents License 5 Introduction 6 My experience starting as a technical writer 8 Why technical writing? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 Mediums of writing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 Moving on: Reference material, communication . . . . . . . . .
Amazon Web Services ブログ Amazon Comprehend の新機能 – 毒性検出 Amazon Comprehend を使用すると、機械学習の専門家でなくても、テキストからインサイトを引き出すことができます。Comprehend では、組み込みモデルを使用して入力文書の構文を分析し、エンティティ、イベント、キーフレーズ、個人を特定できる情報 (PII)、および特定のエンティティ (ブランドや製品など) に関連付けられた全体的なセンチメントまたは複数のセンチメントを見つけることができます。 11月9日、有害なコンテンツを検出する機能が追加されました。この新機能は、エンドユーザー向けにより安全な環境を構築するのに役立ちます。例えば、毒性検出を使用して、コメントなどの外部からの投稿を受け付けるアプリケーションの安全性を向上させることができます。生成系 AI を使用する際
1 Computer Science Curricula 2023 Version Beta March 2023 The Joint Task Force on Computing Curricula Association for Computing Machinery (ACM) IEEE-Computer Society (IEEE-CS) Association for Advancement of Artificial Intelligence (AAAI) 2 Steering Committee members: ACM members: Amruth N. Kumar, Ramapo College of NJ, Mahwah, NJ, USA (ACM CoChair) Monica D. Anderson, University of Alabama, Tus
AWS supports the second multi-partner live cloud production interoperability workshop | Amazon Web Services
AWS for M&E Blog AWS supports the second multi-partner live cloud production interoperability workshop In April 2022, Amazon Web Services (AWS) launched the Live Cloud Production (LCP) Initiative with the objective of bridging technology gaps and expanding our broadcast solution portfolio in collaboration with AWS Partners. The aim is to deliver outcomes that benefit our current and future partner
re:Invent は、AWS (Amazon Web Services) が毎年開催するクラウドコンピューティングの大規模カンファレンスです。 AWS が提供する様々なクラウドサービスや最新の技術動向を発表する場で、世界中からエンジニアやアーキテクトが集まります。 本イベントでは、AWS の最新技術や製品に関する基調講演から、 具体的なサービスやユースケースに関するセッションまで幅広い内容が用意されています。 クラウドコンピューティングを実践する上でのノウハウや最新トレンドを学ぶことができる貴重な機会となっています。 この記事では、re:Invent 2023 で発表されたセッションで公開されているコンテンツの一覧と大まかな内容についてまとめています。 コンテンツは随時更新中です。 なお要約については Claude v2 を利用して執筆しており、人の目によりレビューは行なっていますが間違
AWS 初心者は AWS Cloud Quest だけで Cloud Practitioner に合格できるか | m.coder's Blog
はじめに これは フラー株式会社 Advent Calendar 2023 の5日目の記事です。4日目は Nao1215 さんの 「【Golang】hottest – ユニットテストのエラーメッセージを抽出するCLI／GitHub Actionsを作った話」 でした。 AWS Cloud Quest 2022年3月に AWS が AWS Cloud Quest を公開しました。これは何かというと、AWS のサービスや構築方法について、ゲーム内で、ストーリーに沿って出題されるソリューション構築に関する課題を、実際のAWSのアカウントを使用しながら解いていく、RPGテイストのコンテンツ（公式ブログより）です。 そして2023年10月、AWS Cloud Questの「Cloud Practitioner」が日本語対応しました。これはアカウント登録さえすれば誰でも無料でプレイできます。 以下が
はじめに こんにちは！開発部の一筒です。 AWS Summit Japan2024に参加してきたので、レポートと参加してみた感想を書きたいと思います。 AWSサミットとは？ 毎年 延べ 30,000 人が参加する、日本最大の "AWS を学ぶイベント" AWS Summit Japan が 6月 20 日（木）、21 日（金）の二日間に渡り開催されます。AWS Summit は、クラウドコンピューティングコミュニティが一堂に会して、アマゾン ウェブ サービス (AWS) に関して学習し、ベストプラクティスの共有や情報交換ができる、クラウドでイノベーションを起こすことに興味がある全ての皆様のためのイベントです。基調講演・150 を超えるセッション、250 を超える EXPO コンテンツを体験し、皆様の学習にお役立てください。 (公式サイトより) 簡潔にいうとAWSを学べるイベントです。 日本
チュートリアル: S3 Object Lambda と Amazon Comprehend を使用した PII データの検出と編集 - Amazon Simple Storage Service
チュートリアル: S3 Object Lambda と Amazon Comprehend を使用した PII データの検出と編集 複数のアプリケーションおよびユーザーがアクセスするための共有データセットに Amazon S3 を使用する場合、個人を特定できる情報 (PII) などの特権情報を許可されたエンティティのみに制限することが重要です。例えば、マーケティングアプリケーションが PII を含むデータを使用する場合、データのプライバシー要件を満たすために、まず PII データをマスクする必要があります。また、分析アプリケーションで製造オーダーのインベントリデータセットを使用する場合、意図しないデータ漏洩を防ぐために、まず顧客のクレジットカード情報を編集する必要があります。 S3 Object Lambda と Amazon Comprehend により事前に構築された AWS Lamb
Amazon Comprehend + Lambda + Slack でお手軽に感情分析をする - Qiita
はじめに はじめまして。オークファン入社歴三年目になりました、 @aucfan-0540 です。業務では主に AWS を用いたインフラ環境の構築等に携わっています。アドベントカレンダーを書くのは三回目です。今までは以下のような記事を書いてきました。 無限にホメてくれる VSCode Power Mode で自己肯定感を爆上げする とにかく誰かに褒めてもらいたいんだ、という熱い思いから制作しました。 Zabbix をバージョンアップしたらメンテナンスの設定を間違えて関係各所をざわつかせてしまった話 今でも Zabbix のアラームが鳴り響くと「また何かやっちゃいましたか？」となります。 今回は Amazon Comprehend + Lambda + Slack でお手軽に Amazon Comprehend を触りつつ、文章の感情分析をしてみたいと思います。 Amazon Comprehe
AWSの機械学習サービスを覚えたい - Qiita
AWSの機械学習サービスが充実しすぎている AWS Summit 2024にお邪魔したのですが今年は機械学習サービス推しが多かったですね。 AWSは今年のメインテーマ？だった大規模言語モデル以外にもたくさんのサービスを提供しています。 しかし、このようなサービスは使う機会があまり多くない為、名前を憶えてもすぐ忘れてしまいます。 という事で今日はAWSの機械学習サービスを簡単に覚えたいと思います。 ChatGPTに助けてもらう 一つずつサービスを検索して覚えるのが大変なのでChatGPTに助けてもらいました。 私「下記のAWSのサービスを漢字4文字で表してください。 例として、Amazon Comprehend -> 文書解析のようにそのサービスを簡潔でわかりやすく表してください。 • Amazon Comprehend • Amazon Forecast • Amazon Fraud De
記事の内容 AWS のアーキテクチャを設計する上で、少しマニアックだったりで理解が曖昧だった内容をポイントまとめをしたもの AWSアーキテクチャにおけるざっくりとした弱点の発見にもご活用ください 対象者 SAP に出るサービスがざっくりどんなものか知りたい人 で どのくらい自分のサービス知識が足りてるか ざっくり把握したい人 注意 爆速ポイント書き兼結構な文章量でアップデートが激しい分野なので、 現時点との違いや誤記が気になった場合はある程度許容し、 それぞれで調査をお願いします。 あくまで理解が甘いところを発見し、自分で詳細を確認する前提の記事 以下本文 Amazon EC2関連 RI マスターアカウントが共有をオフにすることができる リザーブド インスタンス (RI) 共有をプライベートに設定することはできない スポットインスタンス関連 diversified 戦略 スポットインスタン
builders.flashのすゝめ -AWSを楽しく学ぶための公式ウェブマガジン- (2024.8.8更新) | DevelopersIO
AWS Japan が提供する公式のウェブマガジン builders.flash、 これををAWS学習に活用してもらいたく、ブログにまとめました。 AWS認定トレーニング講師の平野@おんせん県おおいたです。 今日はAWSの公式ウェブマガジンbuilders.flashを紹介します。 builders.flashとは builders.flash は AWS Japan が提供する公式のウェブマガジンです。2020年2月にスタートし、毎月複数の記事が投稿されてきています。 特徴は 様々なテーマをカジュアルにわかりやすく提供 AWS Japan の中の人が書いている AWS Japan の外の人もゲストで書いている 日本語で書いている ということ、つまり 日本語オリジナルなので読みやすい ということになります。 日本語オリジナルの公式資料には Black Belt Online Seminar
はじめに AWS ソリューションアーキテクト - アソシエイト(SAA-C03)を受験するにあたって、AWSの機械学習を利用したサービス名がなんとなく似ていて、選択肢を間違えがちだったので軽く整理をしてみました。 Amazon Comprehend Comprehend = 理解する ・機械学習を利用した自然言語処理サービスでテキストからインサイトや関係性を発見することが可能 ・テキスト内の登場人物を識別すること（エンティティ認識）や、ポジティブ・ネガティブといった感情を分析すること（感情分析）、特定のキーワードに関連する情報を抽出すること（キーフレーズ抽出）などが可能 ・Amazon Comprehend Medicalという医療情報に特化したサービスもある Amazon Transcribe Transcribe = 書き写す ・機械学習を利用した音声認識サービスで、音声をテキストに変
【AWS】今年度学習したAWSサービスの特徴をまとめておく - AWS Machine Learning編 - Vの技術ブログ
概要 インフラ系のクラウドエンジニアとして、日々自己研鑽に努めています。 本投稿は今年度の学習のまとめとして、今後も覚えておきたい情報を記載したものです。 Machine Learningに含まれるサービスの特徴と効果的に活用するためのTipsを記載しています。また、サービスを利用するときに必要となる一般的な機械学習に関するナレッジも用語集的に整理しています。 記載内容は、AWS公式ドキュメントやインターネットから拾い集めた情報を個人的に解釈した結果を記載しています。実機確認等による裏付けがされた内容ではない点、ご留意ください。また、私は機械学習エンジニアではないため、特に"一般的な機械学習に関するナレッジ"はおおよそのイメージで記載しており、正確性に欠ける記載が多いかもしれません。あらかじめご了承ください。 AI services Forecast 時系列データの学習。多数のビルトインア
はじめに この記事は2020年12月19日のデータラーニングギルドのアドベントカレンダーの記事です。 「機械学習をやりたい！」「機械学習エンジニアかっこ良さそう！」と志す方はかなり多いのではないでしょうか？その中で、研究機関だったり大規模なデータを保有していて、データが整っている組織だと機械学習をpythonのライブラリを使って行ったりすることが多いでしょう。しかし、そうではない企業の場合、つまり機械学習組織がまだ無かったり、データがまだまだ整っていない場合などは往々にしてこのようなpythonのライブラリを使って前処理をしてモデルを組んで、というkaggleなどでイメージしている内容のことができない場合が多いです。理由としては、 ・そもそもデータが足りない ・たとえコードを書いても自分しか分からないものが出来上がり、後々技術的負債になりやすい ・機械学習では前処理や実際に本番導入を始めた
はじめに 先日、LLMへの入力プロンプトから事前に悪意のあるコンテンツや個人情報を含むコンテンツを検知・除去する手段としてAmazon Comprehendを紹介しました。 詳細は記事を確認頂ければと思いますが、Amazon Comprehendでは日本語テキスト内の違法・暴力的な内容や個人情報を検知することがある程度可能という結果でした。 一方で、最近ではマルチモーダルなLLMがAWSをはじめとするクラウドサービスで利用可能になっており、LLMに対する画像の入力も増えてきています。 そこで本記事では、画像認識のAIサービスであるAmazon Rekognitionを利用して、画像内の暴力的・性的等の不適切コンテンツを検知する機能を試し、プロンプトから除去することができるか試してみます。 Amazon Rekognitionとは Amazon Rekognitionは、AWSの画像/ビデオ
これは何？ Snowfalke認定の資格試験「Snowflake SnowPro Advanced Architect」に関して、全体感の大雑把メモ。 2024年になって日本語版がリリースされたので、早速やってみての振り返りを兼ねて。 試験情報 試験について : 公式情報(Study Guide) 問題数 : 65問 合格ライン : 75% 全部同じ配点だとすると49問以上正解する必要がある 実際は重み付きの点数とのこと 55問くらいは正解しておきたい気持ち 問題の振り返り 以下、思い出しながらのメモ。 エディション差分 エディションの機能差分を理解しておく。 エディションを跨いだシェア方法を理解しておく。 https://docs.snowflake.com/ja/user-guide/intro-editions 例 : 次の要件を満たすようなエディション選択する Tri-Secret
目的 勉強していて用語を調べるたびにネットサーフィンするのが面倒だったのでまとめてみました。 是非本記事を開きながら学習し、学習効率を高めてください。 受験方法はこちらで紹介しています。 おすすめの参考書 AWSの勉強をしていて意外と困るのが、用語の意味が分からないことなのですが、この本は掲載されているAWS関連の用語の定義がきちんと書かれており、資格の種類にかかわらず助けになるバイブルです。いろんな参考書を読みましたが、この書籍は読んでいてストレスが全くない最高の本です。 A Access Control List（ACL） システムやファイル、ネットワーク上のリソースなどへのアクセス可否の設定をリストとして列挙したもの。2021年に無効化できるようになり、現在は無効化してバケットポリシーのみでアクセス制御することが推奨されている。 Active Directory Connector（
AI/MLでエンド・ツー・エンドのサプライチェーン透明化を加速 #AWSreInvent #SUS203 | DevelopersIO
re:Invent2023のセッション「Accelerating end-to-end supply chain transparency with AI/ML」についてのレポートです。 AWS認定トレーニング講師の平野@おんせん県おおいたです。 今日は「Accelerating end-to-end supply chain transparency with AI/ML」というタイトルのセッションについてレポートします。 公式セッション紹介（日本語訳） 組織と消費者はサプライチェーン内の透明性とトレーサビリティの向上を求めており、規制当局は企業に対してより多くのバリューチェーンデータの開示を要求しています。このセッションでは、サプライチェーン文書のアップロード、抽出、処理、検証、妥当性確認を自動化したサーバーレスAWSアーキテクチャを構築し、エンドツーエンドのサプライチェーンの透明性を
背景・目的 最近、ドキュメントからテキストマイニングからインサイトを得る事に興味があります。 そこで、Amazon Comprehend（以降、Comprehendと言います。）を使用して実践してみようと思います。 まとめ Comprehendは、自然言語処理を使用してドキュメントの内容に関するインサイトを抽出することが可能です。 エンティティ、キーフレーズ、言語、感情、その他の共通要素を認識することでインサイトを得ることが可能です。 2023/11/04時点でComprehendが提供されているリージョンは下記のとおりです。 アジアパシフィック (ムンバイ) 欧州 (ロンドン) 欧州 (アイルランド) アジアパシフィック (ソウル) アジアパシフィック (東京) カナダ (中部) アジアパシフィック (シンガポール) アジアパシフィック (シドニー) 欧州 (フランクフルト) 米国東部
Qlik、AWS との協業により AI の活用範囲を拡大
2023年12月1日 東京 - Qlik® は、Amazon Web Services（AWS）との統合強化と AI を活用したソリューションを通じて、大規模言語モデル（LLM）と生成 AI の導入および規模拡張を支援します。 Amazon Bedrock との統合により、Qlik Cloud® のユーザーは、AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta などの信頼度が高くまた統制された LLM を利用し、AI に基づいた新しい洞察をAWS 上で自然言語を活用して簡単に得ることができるようになりました。Amazon Bedrock は、生成 AI アプリケーションを構築して拡張するために、主要な AI 企業の基盤モデル（FMs）に API 経由でアクセスできるようにするフルマネージドサービスです。Qlik との統合は、Qlik の Amazon SageMaker、Ama
以下のサイトでサービス名を検索したものです。 自分のまとめ用 •Amazon Athena • AWS Data Exchange • AWS Data Pipeline • Amazon EMR • AWS Glue • Amazon Kinesis • AWS Lake Formation • Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK) • Amazon OpenSearch Service • Amazon QuickSight • Amazon Redshift アプリケーション統合 • Amazon AppFlow • AWS AppSync • Amazon EventBridge • Amazon MQ • Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS) • Am
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【2024年】AWS全サービスまとめ | DevelopersIO
14年目の終わり。AIの力を借りて初心を思い出す。 - NRIネットコムBlog
Amazon Bedrockの規約周りの情報を読んでみる | DevelopersIO
Tech predictions for 2024 and beyond
クラスメソッド データアナリティクス通信(機械学習編) – 2023年12月号 | DevelopersIO
Software Technical Writing: A Guidebook
Amazon Comprehend の新機能 – 毒性検出 | Amazon Web Services
Microsoft Word - Version Beta v2
re:Invent 2023 セッションまとめ一覧 (Part 1)
AWS Summit Japan2024に参加してきたレポート・感想 - Qiita
AWSサービスのアーキテクチャ設計をする上で忘れがちだけど大事なことまとめ | iret.media
【AWS】機械学習系サービスまとめ【SAA-C03】 - Qiita
機械学習を会社で導入する時に覚えて置いて欲しいAutoMLについてまとめてみた - Qiita
AmazonRekognitionで投稿画像の安全性をチェックする - Qiita
Snowflake 学習/受講メモ (Architect) - Qiita
AWS Cloud Practitioner関連用語の定義一覧
Amazon Comprehend(Entity recognition)を試してみた - Qiita
AWS SAA-C03 試験範囲内のBlackBelt - Qiita