Amazon Personalize でコールドアイテムに対応したレシピでレコメンドしてみた – 機械学習 on AWS Advent Calendar 2019
[レポート]ハンズオン/LookerとRを連携したデータサイエンス – Looker:JOIN 2019 at San Francisco #looker #JOINdata
Developers.IO 2019 in Tokyoで「スティーブン・セガール出演作品の邦題に『沈黙』がつくかどうか判別する機械学習モデルを作ろうとしてみた」を話しました #cmdevio
Developers.IO 2019 Tokyoで「Alteryxの空間分析で学ぶ、最寄りの指定避難場所と低位地帯」というタイトルでハンズオン実施しました #cmdevio
Developers.IO 2019 in OSAKAで「スティーブン・セガール出演作品の邦題に『沈黙』がつくかどうか判別する機械学習モデルを作ろうとしてみた」を話しました #cmdevio
Developers.IO 2019 in Nagoyaで「スティーブン・セガール出演作品の邦題に『沈黙』がつくかどうか判別する機械学習モデルを作ろうとしてみた」を話しました #cmdevio2019
ゲーム感覚で学べる強化学習ツールキット「Gym」を試す
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
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
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
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
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
Amazon SageMaker RLでCartPole(倒立振子)を強化学習してみる – Amazon SageMaker Advent Calendar 2018