-
【レポート】JAWS-UG福岡で「Amazon Personalize」ハンズオンを開催しました #jawsug #jawsugfuk
JAWS-UG福岡で開催した「Amazon Personalize ハンズオン」のレポートです
-
ゲーム感覚で学べる強化学習ツールキット「Gym」を試す
コンニチハ、千葉です。 巷でDeepRacerが話題で、すごく流行しています！DeepRacerとは、強化学習を遊んで学べるAWSサービスの1つです。自動運転に関するモデルを強化学習で作り、仮想上または現実のコースを走行 […]
-
機械学習を用いた新機能『Amazon Redshift Automatic Workload Management (Auto WLM)』を実際に試してみました
昨年のre:Invent2018で紹介のあった Automatic Workload Management (Auto WLM) は、機械学習アルゴリズムを用いてクラスターのリソースを動的に管理する新機能です。先日、東京 […]
-
BERTの日本語事前学習済みモデルでテキスト埋め込みをやってみる
どうも、大阪DI部の大澤です。 汎用言語表現モデルBERTの日本語Wikipediaで事前学習済みのモデルがあったので、BERTモデルを使ったテキストの埋め込みをやってみたいと思います。 BERT日本語Pretraine […]
-
TensorFlowのmatrix_band_partで三角行列を作る
こんにちは、大阪DI部の大澤です。 今回はTensorFlowのmatrix_band_partという関数について紹介します。 tf.matrix_band_part | TensorFlow ソースコードを読んでい […]
-
bert-as-serviceを使って日本語の文章を埋め込み表現ベクトルに変換してみる
学習済みの汎用言語表現モデルBERTを使って文章を埋め込み表現(数値ベクトル)に変換することができるbert-as-serviceを触ってみました。 テキストを埋め込み表現に変換するサーバーモジュールを用意するのは、BE […]
-
145件のシェア(ちょっぴり話題の記事)
Python用の自然言語処理ライブラリ”StanfordNLP”を試す
StanfordNLPとは StanfordNLPとは、スタンフォード大学の自然言語処理(Natural Language Processing, NLP)グループが提供するPythonのNLPライブラリです。 同じくス […]
-
実践・実装の前に押さえておきたい強化学習入門 その1
どうも、DI部の貞松です。 昨年のAWS re:Invent 2018でSagemaker RLやDeep Racerが発表されたこともあり、「強化学習」について、更に注目が集まっています。 近年、オープンソースの強化学 […]
-
特徴量生成、特徴量選択、ハイパーパラメータのチューニングを自動化するライブラリを使ってみた
データを渡された時の「初動テンプレート」のようなものを考えてみました。 「featuretools」、「boruta」、「Optuna」を使って、「特徴量生成」、「特徴量選択」、「ハイパーパラメータチューニング」を自動化します。
-
Amazon SageMakerでAWS IoT Analyticsにあるデータセットから異常検出モデルを学習させてみる – Amazon SageMaker Advent Calendar 2018
こんにちは、大阪DI部の大澤です。 この記事は「クラスメソッド Amazon SageMaker Advent Calendar」の25日目の記事となります。ついにクリスマスがやってきました。 今回はAmazon Sag […]
-
MXNetのスクリプトでハイパーパラメータチューニングをする:Amazon SageMaker Advent Calendar 2018
MXNetでのエントリーポイントファイルのスクリプトを書くのも、最初はお作法を学ぶ必要がありますね。
-
SageMaker NeoでコンパイルしたモデルをラズパイにGreenGrassを使ってデプロイして推論処理パフォーマンスを計測した:Amazon SageMaker Advent Calendar 2018
ラズパイ上での「ResNet-50」での処理時間を計測してみました。
-
Amazon SageMakerの自動モデルチューニングにおいて学習ジョブの早期停止機能がサポートされました – Amazon SageMaker Advent Calendar 2018
こんにちは、大阪DI部の大澤です。 この記事は「クラスメソッド Amazon SageMaker Advent Calendar」の19日目の記事です。 今回は先日(12/13)対応された、Amazon SageMake […]
-
Amazon SageMakerでの学習や推論時に使用するストレージ上のデータを暗号化する – Amazon SageMaker Advent Calendar 2018
こんにちは、大阪DI部の大澤です。 この記事は「クラスメソッド Amazon SageMaker Advent Calendar」の18日目の記事です。 今回はAWS Key Management Service(KMS […]
-
Marketplaceに公開されているアルゴリズムをSageMakerノートブックインスタンスから利用する:Amazon SageMaker Advent Calendar 2018
「MarketPlace」に公開されているアルゴリズムもどんどん使っていきたいですね。
-
SageMakerで画像を生成する（DCGANs）:Amazon SageMaker Advent Calendar 2018
-
[バージョンアップ]AWS Deep Learning AMIがバージョンアップしました。
AWS Deep Learning AMIがバージョンアップしました。
-
Amazon SageMakerでデータの偏りを考慮した線形学習 – Amazon SageMaker Advent Calendar 2018
こんにちは、大阪DI部の大澤です。 この記事は「クラスメソッド Amazon SageMaker Advent Calendar」の15日目の記事です。 今回は「データの偏りを考慮した線形学習」についてご紹介します。 S […]
-
Amazon SageMaker RLでCartPole(倒立振子)を強化学習してみる – Amazon SageMaker Advent Calendar 2018
こんにちは、大阪DI部の大澤です。 この記事は「クラスメソッド Amazon SageMaker Advent Calendar」の12日目の記事となります。 今回はAmazon SageMaker RLを使ってCart […]
-
Amazon SageMaker Searchをboto3のSageMakerクライアントから使ってみる – Amazon SageMaker Advent Calendar 2018
こんにちは、大阪DI部の大澤です。 この記事は「クラスメソッド Amazon SageMaker Advent Calendar」の11日目の記事です。 今回はAmazon SageMaker Searchを触ってみます […]
-
MLワークフローを「AWS Step Functions」でサーバレスに管理する:Amazon SageMaker Advent Calendar 2018
StepFunctionsでMLワークフローの管理をしてみる
-
SageMakerの前処理をGlue開発エンドポイントで実行させる:Amazon SageMaker Advent Calendar 2018
SageMakerの前処理をGlue開発エンドポイントで実行してみよう
-
Amazon SageMaker Neoで画像分類モデルを最適化してみる – Amazon SageMaker Advent Calendar 2018
こんにちは、大阪DI部の大澤です。 この記事は「クラスメソッド Amazon SageMaker Advent Calendar」の8日目の記事となります。 今回はAmazon SageMakerで画像分類モデルを作成し […]
-
Marketplaceに公開されているモデルをコンソール上から利用してみる:Amazon SageMaker Advent Calendar 2018
「Tensorflow hub」,「Marketplace」、「ビルトインアルゴリズム」と、「既存のアルゴリズムを素早く利用できるようにする仕組み」がSageMakerには色々用意されているなぁ、と感じました。
-
Amazon Elastic InferenceをアタッチしたエンドポイントでMXNetの手書き数字分類モデルの推論を試してみる – Amazon SageMaker Advent Calendar 2018
こんにちは、大阪DI部の大澤です。 この記事は「クラスメソッド Amazon SageMaker Advent Calendar」の6日目の記事となります。 今回はMXNetで作成したニューラルネットワークの分類モデルで […]
-
[レポート] Dynamic Encounters for Veteran Players Using Machine Learning #reinvent #GAM305
タケダノです。 ギャンブルの街ラスベガスでワークショップに参加するというギャンブルをしてきました。 今回参加したのはGAM305：Dynamic Encounters for Veteran […]
-
Amazon SageMaker Ground Truthで画像分類用教師画像を作ってみる – Amazon SageMaker Advent Calendar 2018
こんにちは、大阪DI部の大澤です。 この記事は「クラスメソッド Amazon SageMaker Advent Calendar」の5日目の記事となります。 今回は「Amazon SageMaker Ground Tru […]
-
SageMakerの「パイプモード」を使ってTensorFlowの処理を高速化する:Amazon SageMaker Advent Calendar 2018
概要 こんにちは、データインテグレーション部のyoshimです。 この記事は「クラスメソッド Amazon SageMaker Advent Calendar」の4日目の記事となります。 目次 1.やること 2.「パイプ […]
-
レコメンドするモデルをGluonで作ってみる（Matrix Factorization）:Amazon SageMaker Advent Calendar 2018
「Matrix Factorization」はレコメンドの基本だって、お婆ちゃんが言ってた。
-
SageMakerで「TensorFlow hub」に公開されているモデルをデプロイしてみる:Amazon SageMaker Advent Calendar 2018
「TensorFlow hub」と「SageMaker」の組み合わせで、色々楽ができそうです。