# Amazon SageMaker の記事一覧

Amazon SageMakerは、機械学習モデルの構築、トレーニング、デプロイを容易に行えるサービスです。

SageMaker Studioが東京リージョンで使えるようになりました。 #SageMakerSageMaker Studioが東京リージョンで使えるようになりました。 #SageMaker
せーの
2020.11.24
Amazon SageMakerの機械学習モデルをSnowflakeから直接利用するAmazon SageMakerの機械学習モデルをSnowflakeから直接利用する
たまちゃん
2020.10.23
[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[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
SIN
2020.10.17
[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！[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！
もきゅりん
2020.10.04
【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-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
夏目祐樹
2020.10.03
【レポート】CUS-91：Edge Deep Learning におけるMLOps #AWSSummit【レポート】CUS-91：Edge Deep Learning におけるMLOps #AWSSummit
夏目祐樹
2020.10.02
【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】 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
藤井元貴
2020.09.24
【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【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[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
SIN
2020.09.22
【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】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]プロダクション環境でフル活用する Amazon SageMaker #AWSSummit
suto
2020.09.18
【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【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SageMakerでAutoMLを使ったゲノム解析に入門してみた
Kyo
2020.09.14
【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】【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】
せーの
2020.08.24
AWS Cloud Development Kit(CDK)(Python)を使って「VPC+Sagemaker+Lambda」環境構築してみた(Sagemaker編)AWS Cloud Development Kit(CDK)(Python)を使って「VPC+Sagemaker+Lambda」環境構築してみた(Sagemaker編)
suto
2020.08.18
[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[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
もきゅりん
2020.08.05
[Amazon Sagemaker] Ground Truthによるビデオラベル付けを試してみました[Amazon Sagemaker] Ground Truthによるビデオラベル付けを試してみました
SIN
2020.07.31
【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）【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）
山本紘暉
2020.07.29
[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]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
suto
2020.07.27
SageMaker Studio のAutopilot で赤ワインデータの品質分類を試してみたSageMaker Studio のAutopilot で赤ワインデータの品質分類を試してみた
もきゅりん
2020.07.20
[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] 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
SIN
2020.07.09
[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] 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）
SIN
2020.07.07
[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[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
SIN
2020.07.03
[발표자료] 고성능 GPU가 없어도 해볼 수 있는 머신러닝 Amazon SageMaker[발표자료] 고성능 GPU가 없어도 해볼 수 있는 머신러닝 Amazon SageMaker
SongYeongjin
2020.07.01
[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] 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
SIN
2020.07.01
[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] 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
SIN
2020.06.29
[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[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
SIN
2020.06.28
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 #devio2020Developers.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
貞松政史
2020.06.26
[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] 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
SIN
2020.06.25
[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Jetson Nano上のMXNetで利用してみました
SIN
2020.06.23
[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RaspberryPi上のMXNetで利用してみました
SIN
2020.06.22
[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] 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
SIN
2020.06.20
[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[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
SIN
2020.06.15
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
Mr.Mo
2020.06.10
Amazon SageMaker를 사용해서 기계학습 모델을 구축, 학습 및 배포를 해보았습니다Amazon SageMaker를 사용해서 기계학습 모델을 구축, 학습 및 배포를 해보았습니다
SongYeongjin
2020.06.09
[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、RasPi4+OpenCV+Webカメラで使用してみました
SIN
2020.06.04
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