Amazon SageMakerを利用した効率的な機械学習 with Rust | ⬢ Appirits spirits
はじめに デジタルイノベーション部の浅田です。 クラウドを利用した開発を行うにあたって、クラウドを上手く利用しようとすればするほど、ローカル開発環境と本番環境（クラウド環境）とでの実装方法の差分を少なくすることが効率的に開発を行う上で重要になってきます。 例えば、Amazon DynamoDBを利用してサービスを開発しようとすると、ローカル開発環境でどのように開発を進めるか？という課題が生まれます。DynamoDBであれば、ローカルのエミュレータが提供されているので、それを利用するという解決策が考えられます。 機械学習においても、ローカル開発環境と本番環境とのやり方を統一できたほうが、効率的に開発ができます。 その一つのやり方が、Amazon SageMaker（以下SageMaker）を利用することで、ローカル環境と本番環境とで差分の少ない、統一的な方法で開発することです。 また、機械学
Startup.fm: スタートアップのためのデータレイク構築の流れ / Startup.fm: Build a Data Lake in steps
データウェアハウスやログ分析、機械学習といった進化する分析環境に柔軟に対応する 「データレイク」は今やデータ活用に欠かせないものとなりました。 一方で、現場では以下のような疑問や課題も多く出てきているのではないでしょうか？ 「データレイク向けの関連サービスとか多くてなんかよくわからない」 「最初からデータレイクの構築は、ハードル高くて時間もコストもかかるでしょ？」 「手軽に始めたいけど、将来的にスケールできるようにもしておきたい・・・」 「とりあえず今はMySQLとかにデータ入れてるけど、次は何をすればいい？もっといいやり方ないの？」 この度そんなスタートアップのお客様向けに、データレイクセミナーの開催を決定いたしました！ これからデータレイクを始めたい方にも、データレイクをさらに効果的に活用したい方にもおすすめです。
【速報】機械学習にもCI/CDの波が。Amazon SageMaker Pipelines 登場！ #reinvent | DevelopersIO
せーのでございます。 現在AWS re:InventではAndy Jassyのキーノートが行われています。 [随時更新] AWS re:Invent 2020 Keynote で発表された新サービスまとめ #reinvent | Developers.IO ご機嫌いかがでしょうか、豊崎です。 今年もre:Invent 2020 キーノートではたくさんの新サービス/新機能が発表されるものと思います。 本投稿では、AWS re:Invent 2020のキーノートで発表された新サービスの記事をまとめます。 AWS re:Invent 2020では以下5つのキーノートが計画されています。 12/2： Andy Jassy Keynote 12/4： AWS Partner Keynote 12/9： Machine Learning Keynote 12/11： Infrastructure Ke
コードを書かずに”データ前処理”を作成・実行可能！機械学習を使用した新しいビジュアルデータ準備ツール「AWS Glue DataBrew」がリリースされました！ | DevelopersIO
日本時間の2020年11月12日(火) 早朝、機械学習を使用した新しいビジュアルデータ準備ツールとして「AWS Glue DataBrew」という機能が突如発表されました！そしてこちらの機能、既に本日から利用可能となっているようです。 AWS Glue DataBrew, a visual data preparation tool that enables data scientists and data analysts to clean & normalize data up to 80% faster, is now generally available. Read this AWS News Blog to learn more: https://t.co/BVp3PA5n4z pic.twitter.com/XUc8s3NPka — Amazon Web Services (
EKSにシュッと入門 〜GKEからの移行〜 - Speaker Deck
JAWS-UG コンテナ支部 #12 2018/6/21
AWSはなぜ、ECSがあるのにKubernetesのサービスを始めたのか、コックロフト氏に聞いた
AWSはなぜ、ECSがあるのにKubernetesのサービスを始めたのか、コックロフト氏に聞いた：AWSとオープンソース（1） Amazon Web Servicesが、オープンソースへの取り組みを強めている。同社は具体的に、何をどのようにやろうとしているのか。AWSクラウドアーキテクチャ戦略バイスプレジデントのエイドリアン・コックロフト氏へのインタビューを、2回に分けてお届けする。前半では特に、Kubernetesベースのコンテナ管理基盤運用サービスを提供開始した理由などを聞いた。 Amazon Web Services（以下、AWS）が、オープンソースへの取り組みを強めている。同社は具体的に、何をどのようにやろうとしているのか。本連載では、同社におけるオープンソースへの取り組みを指揮する、AWSクラウドアーキテクチャ戦略バイスプレジデントのエイドリアン・コックロフト（Adrian Co
あきんどスシロー様とAmazon Machine Learningを用いた待ち時間予測の精度向上を実施しました ｜ Developers.IO
株式会社あきんどスシロー様とクラスメソッド株式会社はAmazon Machine Learning(以下、Amazon ML)を用いて、機械学習を用いた店舗混雑時の待ち時間予測の精度向上に取り組んでいます。 直近の取り組みでは、今までの方法では予測が困難であった一部の店舗に対して新手法で予測を行い、精度を向上することができました。今回はこちらの取り組みについて紹介したいと思います。 概要 券売機やスシローアプリなどに表示される入店までの待ち時間を予測するため、チケット情報・店舗の状態などからデータ分析を行い、特徴を抽出した上で機械学習を行いました。 各店舗では既に待ち時間予測のための仕組みが導入されていますが、商業施設内などの一部の店舗ではユーザが他店舗とは異なる行動をするため、別の切り口から予測を行う必要がありました。 今回は、この一部店舗を対象にTableauを用いてチケットデータ等の
アマゾンの“おすすめ”で鍛えた機械学習技術、AWSがサービス化
Amazon Web Services（AWS）は4月9日、マネージド型の機械学習サービス「Amazon Machine Learning」の提供を開始した。多額のインフラ投資をすることなく、AWSのストレージやデータベースに蓄積された大量のデータを使って、簡単に将来予測を実行できる。 機械学習（ML：Machine Learning）は、大量の過去データを「学習用データセット」として利用することで、ビジネス判断を支援する結果予測の方程式（予測モデル）を作成する技術。人間が予測モデルを作成する場合、数学統計やデータ分析に対する深い知識を持つ人材や、予測モデルを反復的に実行／修正する作業（トレーニング）が必要となるが、機械学習では大量のデータを自動処理することで、こうした負担を大幅に軽減する。 機械学習技術は、たとえば金融取引における不正トランザクションの検知や、商品の需要予測、カスタマーサ
【翻訳】Amazon Lambdaを使った機械学習 | POSTD
はじめに 既にお気づきでしょうが、私たち2lemetryはAmazonの最新AWS製品であるLambdaに興奮を抑えきれません。LambdaがMQTTプロトコル（訳者注：pub/subモデルに基づく軽量なメッセージプロト […]はじめに 既にお気づきでしょうが、私たち2lemetryはAmazonの最新AWS製品であるLambdaに興奮を抑えきれません。LambdaがMQTTプロトコル（訳者注：pub/subモデルに基づく軽量なメッセージプロトコル）やThingFabric（訳者注：2lementry社のIoTプラットフォーム）と共にどのように稼働するかを我が社の数名のエンジニアが検証しました。私も、IoT（モノのインターネット）においてLambda内でニューラルネットワークがどのように機能するのかを確かめるため、実際に使用してちょっとした実験を行ってみることにしました。私たちのCEOであ
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クックパッドの機械学習を支える基盤のつくりかた / Machine Learning ops at Cookpad