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Implementing hyperparameter optimization with Optuna on Amazon SageMaker | Amazon Web Services

AWS Machine Learning Blog Implementing hyperparameter optimization with Optuna on Amazon SageMaker Preferred Networks (PFN) released the first major version of their open-source hyperparameter optimization (HPO) framework Optuna in January 2020, which has an eager API. This post introduces a method for HPO using Optuna and its reference architecture in Amazon SageMaker. Amazon SageMaker supports v

showyou 2020/06/04

OptunaをSagemakerで使う方法

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AWS DevDay Tokyo 2018 Database トラック資料公開 | Amazon Web Services ブログ

Amazon Web Services ブログ AWS DevDay Tokyo 2018 Database トラック資料公開 Database フリークな皆様、こんにちは！AWS DevDay Tokyo 2018 Database トラックオーナーの江川です。 2018 年 10 月 29 日（月）〜 11 月 2 日（金）にかけて、AWS DevDay Tokyo 2018 が開催されました。本記事では、11/1(木)に実施された Database トラックのセッション資料をご紹介します。セッション資料紹介に先立ち、お客様セッションとしてご登壇いただいた、Sansan株式会社間瀬様、株式会社ソラコム安川様、Amazon Pay 吉村様にお礼申し上げます。併せて、ご参加いただいた皆様、ストリーミング配信をご覧いただいた皆様ありがとうございました。 ●お客様セッション資料 AWSサービ

showyou 2018/11/07

分析基盤

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Run Jupyter Notebook and JupyterHub on Amazon EMR | Amazon Web Services

AWS Big Data Blog Run Jupyter Notebook and JupyterHub on Amazon EMR NOTE: Please note that as of EMR 5.14.0, JupyterHub is an officially supported application. We recommend you use the most recent version of EMR if you would like to run JupyterHub on EMR. In addition, EMR Notebooks allow you to create and open Jupyter notebooks with the Amazon EMR console. We will not provide any additional update