Azure Machine Learning Studioで使って理解を深めるResponsible AI (Part 3) – Error Analysis編 – #Azure #AzureMachineLearning

Azure Machine Learning Studioで使って理解を深めるResponsible AI (Part 2) – Fairlearn<公平性>編 – #Azure #AzureMachineLearning

Azure Machine Learning Studioで使って理解を深めるResponsible AI (Part 1) #Azure #AzureMachineLearning

Azure Cognitive Servicesの顔認識(Face)サービスとカスタムOCRのモデルでオンライン本人確認のような仕組みを作ってみる #Azure #CognitiveServices

Azure Cognitive Services の Form Recognizer とラベリングもできる便利ツールでカスタムなOCRモデルを作ってみる #Azure #CognitiveServices

[備忘録] QuickSightのデータセットにカスタムSQLを使用した場合に共有する設定の場所

[レポート] VS Code Day 2021 – NOTEBOOKS IN VS CODE ARE GETTING REVAMPED! – #VSCodeDay #VSCode #VisualStudioCode

[レポート] VS Code Day 2021 – KEYNOTE – #VSCodeDay #VSCode #VisualStudioCode

【レポート】NEW LAUNCH! Understand ML model predictions and biases with Amazon SageMaker Clarify

【レポート】Interpretability and explainability in machine learning

[小ネタ] Visual Studio CodeのAzure Machine Learning拡張機能を使うとめちゃくちゃ簡単にリモート先のJupyterサーバー環境の構築と接続ができる件について #VSCodejp #VSCode #AzureMachineLearning #Jupyter

【BQML応用記事】BigQuery MLで作った機械学習のモデルでオンライン予測を実施する

【入門記事】2020年時点のBigQuery MLまとめ

[Amazon SageMaker Clarify] 機械学習モデルの解釈可能性・公平性を確認できるSageMakerの新機能を使ってみた #reinvent

【レポート】NEW LAUNCH! Amazon Lookout for Vision #reinvent #emb010

[Amazon Lookout for Vision] 製造業などにおける製品の異常を自動で検出する仕組みが実現できる新サービスを使ってみた #reinvent

[Amazon Comprehend] 事例セッションでみる顧客フィードバックとAWSのテキスト分析サービスの具体的な活用方法 #reinvent #aim202

[小ネタ] VS Code Python拡張機能 × Anaconda Navigator でお手軽にJupyter Notebookが使える環境を手に入れる！（クロスプラットフォーム対応） #VSCodejp #VSCode #拡張機能 #Jupyter #Python

[VS Code Insiders] MicrosoftからJupyter 拡張機能が提供されたのでさっそく触ってみた #VSCodejp #VSCode #拡張機能 #Jupyter #Python

【Microsoft Ignite 2020 Update】Azure Machine Learning StudioのAutomated MLが正式リリース(GA)されたので改めて内容を確認してみる #Azure #AzureMachineLearning

Azure Machine Learning のDesignerが一般提供開始(GA)されました #Azure #AzureMachineLearning

[レポート] Responsible AI: From theory to practice (2/2) – Google Cloud Next ’20: OnAir #GoogleCloudNext

[レポート] Responsible AI: From theory to practice (1/2) – Google Cloud Next ’20: OnAir #GoogleCloudNext

[レポート] Generating value with AI (Cloud AI 基調講演) – Google Cloud Next ’20: OnAir #GoogleCloudNext

[レポート] Analytics in a multi-cloud world with BigQuery Omni – Google Cloud Next ’20: OnAir #GoogleCloudNext

[レポート] Always Fast and Fresh Dashboards: Inside BigQuery BI Engine – Google Cloud Next ’20: OnAir #GoogleCloudNext

[気になる情報ピックアップ] What’s New in BigQuery, Google Cloud’s Modern Data Warehouse – Google Cloud Next ’20: OnAir #GoogleCloudNext

[レポート] What’s new and what’s next in smart analytics (Data Analytics 基調講演) – Google Cloud Next ’20: OnAir #GoogleCloudNext

[小ネタ] Azure Machine Learning でGPUのコンピューティング インスタンスが作成できない時のクォータ上限の上げ方について #Azure #AzureMachineLearning

Azure Machine Learning の Data Labeling を使って猫の画像のラベル付けを行ってみる #Azure #AzureMachineLearning

アップデートされたAzure Machine Learning Studio Notebooksは何ができるのかを確認してみる #Azure #AzureMachineLearning

Azure Machine LearningのリソースをVS Codeから手軽に管理できる拡張機能を使ってみる #VSCodejp #VSCode #AzureMachineLearning

Azure Machine Learning を学ぶのに良さそうなコンテンツをまとめてみる #Azure #AzureMachineLearning

Azure Machine Learning StudioのWeb experienceが一般提供開始(GA)されました #Azure

[de:code 2020 視聴レポート] AI/ML系セッションの歩き方 #decode20

【書評】『プログラマーのためのVisual Studio Codeの教科書』はVS Code使いに是非読んでいただきたい１冊！ #VSCodejp #VSCode

Deep Learningを簡単・ローコードで使えるライブラリktrainを使ってみた

[Azure Machine Learning] Microsoft Build 2020で印象的だったResponsible MLを少しまとめてコードも動かしてみた

[Microsoft Build 2020] Microsoft Build Cloud Skills Challenge に登録してスキルを磨きながら賞品獲得も狙ってみる

【2020年】 Microsoft Azureの機械学習系のサービスまとめてみた

DistilBERTの日本語事前学習済みモデルを使ったりFine-Tuningもしてみる

Google Cloud PlatformのAutoML Visionを使ってお手軽に猫の種類を分類する機械学習のモデルを作る

ゴールデンウィークなのでGoogle App Engineに機械学習のモデルをdeployして遊んでみた (using TensorFlow 2.1)

【2020年】GCPのAI/ML系のサービスまとめてみた

Amazon SageMaker NotebooksがGAになったので使ってみました

[GCP] AI Platform Notebooksが正式リリースされていたので使ってみる

SageMakerでmatplotlibの日本語が文字化けするのを一瞬で解決する

[自然言語処理/NLP] Okapi BM25についてざっくりまとめ (理論編)

[VS Code Python拡張] データサイエンスチュートリアルをやりながらVS CodeでのJupyter Notebookの使い方をマスターする

SageMakerで日本語の自然言語処理ライブラリ「GiNZA」を使ってみた – 機械学習 on AWS Advent Calendar 2019

[ハイパフォーマンスかつ最小コストで推論を実現] Amazon EC2 Inf1 x AWS Neuron SDK [使ってみた] – 機械学習 on AWS Advent Calendar 2019

[Autopilotも便利すぎ！] Amazon SageMaker Studio 使ってみた – 機械学習 on AWS Advent Calendar 2019

サンプルコードで学ぶAmazon Forecast – 機械学習 on AWS Advent Calendar 2019

Amazon Personalize のHRNN-Metadata レシピ触ってみた – 機械学習 on AWS Advent Calendar 2019

[自然言語処理/NLP] pyvisライブラリを使って共起ネットワークを簡単に描画してみる(SageMaker使用)

[自然言語処理/NLP] Word2VecをSageMaker上で使ってみる (実行編)

[自然言語処理/NLP] Word2Vec触ったので備忘録としてざっくりまとめておく (理論編)

【DeepRacer】ワークショップに参加してきたので初心者なりに色々いじってみる #AWSSummit #AWSDeepRacer #AWSDeepRacerJP

【レポート】【初級】AWSでのデータ収集、分析、そして機械学習 #AWSSummit

【レポート】ML Security on AWS #AWSSummit