# Amazon SageMaker の記事一覧

【備忘録】Sagemakerの学習にスポットインスタンスを使う【超カンタン】

[Amazon SageMaker] 組み込みアルゴリズム（物体検出）モデルをMXNetで利用できるようにする環境をSageMaker Studio Notebooksで作ってみました

[Amazon SageMaker Data Wrangler] 機械学習用データを簡単で最速に準備できる機能を使ってみた

re:Growth 2020 で「結局今普通のエンジニアがSageMakerを使うと何ができるのか」という登壇をしてきた。 #reinvent #cmregrowth

パナソニック「Vieureka」数十億台のIoTカメラが繋がった未来とは #devio_showcase

BMW Groupが超ハイレベルな新時代のグローバルデータ分析基盤を稼働させていた #ANT310 #reinvent

Session Summary: How BMW Group uses AWS serverless analytics for a data-driven ecosystem #ANT310 #reinvent

[Amazon SageMaker JumpStart] ResNet50でファインチューニングしてみました

Amazon SageMaker JumpStart – 事前準備されたリソースを活用して簡単に画像分類やってみた

[速報]RedshiftのSQLで機械学習(ML)モデルの作成、トレーニング、デプロイが実行できる・・だと！？Amazon Redshift MLが登場しました #reinvent

[速報] 機械学習(ML)トレーニング環境の最適化のために！Amazon SageMaker Debuggerにプロファイラ機能（Deep Profiling）が登場しました！ #reinvent

Amazon SageMaker Feature StoreのExampleを実行してみた

【速報】機械学習にもCI/CDの波が。Amazon SageMaker Pipelines 登場！ #reinvent

【速報】Machine Learning Feature専用のリポジトリが登場。SageMaker Feature Store #reinvent

[速報] 機械学習に特化したAWSの二つ目のカスタムチップ「Trainium」が発表されました！ #reinvent

【速報】データを上手に飼いならせ！SageMaker Data Wranglerが登場！ #reinvent

SageMaker Studioが東京リージョンで使えるようになりました。 #SageMaker

Amazon SageMakerの機械学習モデルをSnowflakeから直接利用する

[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