# Amazon SageMaker の記事一覧

[Amazon SageMaker] DLR(Deep Learning Runtime)の最新バージョン(1.4.0)をJetson Nanoで使用してみました

[アップデート] Amazon SageMaker Autopilot のモデル学習速度が最大40%, 正答率が最大200% 改善しました！

【レポート】CUS-86：商取引の活性化は与信システムの革命が促進する。ネットプロテクションズが挑む Amazon ECS と Amazon SageMaker を用いた決済・金融のマイクロサービス化戦略について #AWSSummit

【レポート】CUS-91：Edge Deep Learning におけるMLOps #AWSSummit

【レポート】 いかにしてスタートアップは水産養殖の現実の課題を解決するか -ウミトロンにおける IoT と機械学習の取り組み #AWSSummit

【レポート】音声認識スタートアップにおけるMLOpsを考える #AWSSummit

[Amazon SageMaker] 組み込みアルゴリズム(ImageClassification)で作成したモデルをOpenVINOツールキットで使用してみました

【レポート】機械学習の課題を支援するAmazon ML Solutions Labをご存知ですか？ゲーム業界の事例を基にしたAmazon ML Solutions Labの活用事例のご紹介 #AWSSummit

[レポート]プロダクション環境でフル活用する Amazon SageMaker #AWSSummit

【レポート】KYBにおけるAWSを活用したIoT-Platformの構築 ～予知保全システムにおけるAmazon SageMakerの活用～ #AWSSummit

SageMakerでAutoMLを使ったゲノム解析に入門してみた

【加藤さん向け】オンプレで動かす機械学習パイプラインをSagemaker用に変更するときのポイント【社内共有】

AWS Cloud Development Kit(CDK)(Python)を使って「VPC+Sagemaker+Lambda」環境構築してみた(Sagemaker編)

[アップデート]Step FunctionsでSageMakerの前処理ができるようになりました

[Amazon Sagemaker] Ground Truthによるビデオラベル付けを試してみました

【DLR】SageMaker Neoでコンパイルしたモデルを動かすときに使えるTips（起動高速化・処理高速化）

[Sagemaker]ノートブックインスタンスのネットワーク構成について特徴とユースケースをまとめてみた

SageMaker Studio のAutopilot で赤ワインデータの品質分類を試してみた

[Amazon SageMaker] Neoで最適化したモデルが動作するJetson Nanoをローカルネットワークで利用するエンドポイントにしてみました

[Amazon SageMaker] イメージ分類を使用して、商品棚を点検してみました（間違った位置に置かれた商品を検出する）

[Amazon SageMaker] 組み込みアルゴリズムのイメージ分類をMac上のMXNetで利用してみました

[발표자료] 고성능 GPU가 없어도 해볼 수 있는 머신러닝 Amazon SageMaker

[Amazon SageMaker] 30種類の商品を分類するモデルで誤検知ゼロを目指してみました

[Amazon SageMaker] イメージ分類のモデルをNeoで最適化して、Jetson Nano+OpenCV+Webカメラで使用してみました

[Amazon SageMaker] よく似たパッケージの商品をビルトインアルゴリズムのイメージ分類で判別してみました

Developers.IO 2020 ConnectのDay4でAmazon SageMakerに関するライブセッションを担当しました #devio2020

[Amazon SageMaker] オブジェクト検出のモデルをNeoで最適化して、Jetson Nano+OpenCV+Webカメラで使用してみました

[Amazon SageMaker] 組み込みアルゴリズムのオブジェクト検出(ResNet-50)をJetson Nano上のMXNetで利用してみました

[Amazon SageMaker] 組み込みアルゴリズムのオブジェクト検出(ResNet-50)をRaspberryPi上のMXNetで利用してみました

[Amazon SageMaker] 組み込みアルゴリズムのオブジェクト検出(ResNet-50)をMac上のMXNetで利用してみました

[Amazon SageMaker] イメージ分類のモデルをNeoで最適化して、Greengrass+RasPi4+OpenCV+Webカメラで使用してみました

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

Amazon SageMaker를 사용해서 기계학습 모델을 구축, 학습 및 배포를 해보았습니다

[Amazon SageMaker] イメージ分類のモデルをNeoで最適化して、RasPi4+OpenCV+Webカメラで使用してみました

[Amazon SageMaker] イメージ分類のモデルをNeoで最適化してRaspberryPi Model 4で使用してみました

[Amazon SageMaker] イメージ分類(Image Classification)において、データセットの解像度が、学習及び、検出結果に与える影響について確認してみました