# Amazon SageMaker の記事一覧

[Amazon SageMaker] 手に持った商品を検出してみました

物体検出モデルとマーカーによる位置検出で商品棚の品切れを検出してみました

[Amazon SageMaker] 商品棚の品切れを検出してみました

[Amazon SageMaker] クロマキー合成とアフィン変換で生成したデータセットで硬貨を検出してみました

AWS Nyantech 2021に参加してきた

[Amazon SageMaker] 最新のJetPack4.5でDLR (Deep Learning Runtime) 1.8.0を利用するための環境構築

[Amazon SageMaker] JumpStartのファインチューニングで作成したResNet18のモデルをSageMaker Neoで最適化して、Jetson NanoのWebカメラで使用してみました

[Amazon SageMaker] JumpStartのファインチューニングで作成したResNet18のモデルをJetson NanoのWebカメラで使用してみました

[Amazon SageMaker] JumpStartのファインチューニングで作成したResNet18のモデルをエッジデバイスのWebカメラで使用してみました

Amazon SageMaker Pipelines がどんなことをしているか図解しながら進めてみた

[Amazon SagaMaker] JumpStartのファインチューニングで作成したResNet18のモデルをエッジデバイスで使用してみました

[Amazon SageMaker] 予め撮影した検証用動画による推論と追加学習用のデータ収集について

[Amazon SageMaker] 画像合成によるデータセット作成時における背景の扱いについて

【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