Amazon Textractに再入門する（2022年12月版）

[レポート] 機械学習のインスタンスどれ使えばいいの？に答える Chalk Talk セッションに参加してきました #reinvent #AIM407

[レポート] AWSが考える機械学習トレンドを理解する　AI・MLのLeadership Sessionを聴講しました #reinvent #AIM217-L

[レポート] コンタクトセンターにAI/MLサービスを導入するベストプラクティスを学ぶChalk Talkセッションを聴講しました #reinvent #AIM317

Amazon Transcribeに再入門する（2022年12月版）

[レポート] 機械学習に関する Amazon Research Award 受賞者の講演を聴講しました（その２） #reinvent #AIM408

[レポート] 機械学習に関する Amazon Research Award 受賞者の講演を聴講しました（その１） #reinvent #AIM408

[レポート] Amazon Lookout for Equipmentで健康状態の異常検知を監視するBreakout Sessionを聴講しました！ #reinvent #COM303

re:Playのアトラクション Button Mash に参加して、勝利してきました！！ #reinvent

[アップデート] Amazon SageMaker Studio の新機能として、本番リリースしたいモデルをテストするshadow testing機能を発表！ #reinvent

[アップデート] Amazon SageMaker Studio の新機能として、ノートブックコードを本番環境に対応したジョブに自動変換する機能を発表！ #reinvent

[速報] Amazon SageMakerでGeospatial ML（地理空間ML機能）がサポートされました！（プレビュー） #reinvent

[レポート] NLPを説明可能にする最先端の技術についてBreakout Sessionを聴講しました！ #reinvent #BOA401

[速報] AWS Supply Chain（プレビュー）が発表されました！ #reInvent

[レポート] あなたの時系列予測データをアーキテクトする！！Amazon ForecastのChalk Talkセッションを聴講してきました #reinvent #AIM327

Hugging Faceのモデル学習で、モデルをカスタマイズする方法

Hugging Faceのモデル学習で、ロス関数をカスタマイズする方法

Hugging FaceでOpenAIの音声認識”Whisper”をFine Tuningする方法が公開されました

Hugging Faceのモデル学習で、各レイヤ毎に別のLearning Rateで学習する方法

Hugging FaceのLearning Rateを調整するためのSchedulerについて深堀する

Hugging FaceでEarlyStoppingを使用する方法

Hugging Faceで学習するためにcsvファイルからDatasetDictクラスを作成する方法

WindowsマシンでDocker Desktopを使用せずにDocker CLI実行環境を整備する方法

pyenvとpoetryでディレクトリ毎にPython環境を切り替える手順＋ノウハウまとめ

音声認識モデル”Whisper”をストリーミング処理対応させる方法

【アップデート】Amazon SageMaker CanvasのEDA用可視化機能を使ってみました

OpenAIがリリースした音声認識モデル”Whisper”の使い方をまとめてみた

OpenAIがリリースした高精度な音声認識モデル”Whisper”を使って、オンライン会議の音声を書き起こししてみた

Hugging Faceを使って事前学習モデルを日本語の感情分析用にファインチューニングしてみた

簡単なFashionMNIST用モデルでPyTorchとPyTorch Lightningを比較してみた

Amazon Forecastにwhat-if分析機能が追加：関連する時系列データが変化した際の動きを分析可能になりました

Amazon Personalizeにプロモーション機能が追加：レコメンド結果の一部を特定条件のアイテムにコントロールできるようになりました

【アップデート】Amazon Lookout for Visionが異常箇所まで特定できるようになりました

画像の異常検知ライブラリanomalibを動かしてみた

YOLOv7の実装を理解する（YOLOv7のコードを読んでみた）

[AKIBA.AWS ONLINE #09] Amazon Lookout for Visionで 筆跡鑑定してみた

【機械学習の前処理】OpenCVを使って文字位置を切り出して色調整してみた

YOLOv7を完全に理解した（YOLOv7の論文を読んでみた）

YOLOv7を使って自作データセットで物体検出してみた

MMDetection – YOLOXを使って自作データセットで物体検出してみた

SolidJSに入門してみた２：ForとIndexの違い

Keras(TensorFlow)のImageDataGeneratorをカスタマイズする(Mixup編)

SolidJSに入門してみた

Keras(TensorFlow)のImageDataGeneratorをカスタマイズする

Keras(TensorFlow)のImageDataGeneratorでデータを水増しする

Keras(TensorFlow)のカスタムレイヤ定義でモデルやロス関数を自由にカスタマイズする

MMDetectionで様々な物体検出モデルを動かしてみた

Windowsのタスクスケジューラでポート転送設定を起動時自動実行する

PersonalizeのAdditional objectiveを有効にして、レコメンデーションを試してみた

NumPyのブロードキャストを図で理解する

sktimeで時系列データを予測してみた

Personalizeの運用に必要なアップデートパターンを整理して実際にアップデートさせてみた

Personalizeのユーザーセグメンテーションを使ってみた

Personalizeのドメイン最適化レコメンデーションを使ってみた

クラスメソッド データアナリティクス事業本部 ML(機械学習)チームにジョインしました中村です。