# 機械学習 の記事一覧

JAWS-UG東京でre:MARSのワークショップについて話してきた #jawsug #jawsug_tokyo

DeepRacer Empire City Circuitでとりあえず15秒を切る方法をまとめてみた #AWSDeepRacer #AWSDeepRacerJP

Amazon Personalizeを使ってみた

【レポート】JAWS-UG福岡で「Amazon Personalize」ハンズオンを開催しました #jawsug #jawsugfuk

ゲーム感覚で学べる強化学習ツールキット「Gym」を試す

SageMaker上のmatplotlibを日本語表記にする

SageMakerから異なるAWSアカウント上のRDSに接続する

DeepRacer同好会 第三回オフライン勉強会@岡山を開催しました #AWSDeepRacerJP

【書評】「仕事ではじめる機械学習」を読んで、機械学習プロジェクトの大変さを知った夏

[レポート][M21]AIを使ったプロダクトのタイトル自動生成

【レポート】IoT/ML Deep Dive on AWS #AWSSummit

【レポート】ML Security on AWS #AWSSummit

【レポート】【初級】AWSでのデータ収集、分析、そして機械学習 #AWSSummit

【レポート】ML Security on AWS #AWSSummit

【レポート】「機械学習の実運用でよくある課題と， AWS を使った解決方法・事例紹介」 #AWSSummit

【参加レポート】DeepRacer League参加で感じた「実機用」モデルの鍛え方 #AWSSummit #AWSDeepRacer #AWSDeepRacerJP

【レポート】【初級】AWS の機械学習サービス入門 #AWSSummit

【レポート】クラウドネイティブの先にある未来　「説明可能なAI」社会の実現に向けた取り組み #AWSSummit

【DeepRacer】ワークショップの超丁寧な日本語資料で強化学習を体験する #AWSSummit

[レポート][M35]強化学習を使った協調型ロボット制御

機械学習を用いた新機能『Amazon Redshift Automatic Workload Management (Auto WLM)』を実際に試してみました

[レポート]re:MARSにてAndrew Ng氏が語るAIを使ったプロジェクトを成功させる方法

レコメンデーション用機械学習サービス、Amazon PersonalizeがGAになりました!

【レポート】【re:Mars 2019】M13 – #Alexa Conversations: 開発者はどのようにして自然で広がりのある会話を構築するのか #reMARS #AlexaDevs

【レポート】【re:Mars 2019】M18: 機械学習を使った人身売買との闘い #reMARS

【レポート】【re:Mars 2019】re:MARSにJeff Bezosがやってきた！インタビュー内容を抜粋してご紹介！ #reMARS

[AWS]SageMakerで独自の学習コンテナをインフラエンジニア目線でデプロイしてみるHello World!!

【レポート】【re:Mars 2019】A23 – なぜ ” #Alexa Conversations” はユーザーや開発者にとって重要なのか #reMARS #AlexaDevs

[レポート]re:MARS2日目Keynote前半 : Amazonの最新テクノロジーと未来

【レポート】【re:Mars 2019】「Voice Control for Any Thing」で #Alexa のワークショップに参加してきた。#reMARS #AlexaDevs

【速報】【re:Mars 2019】スキル中に関連スキルを紹介? Alexaの考える新しいダイアログの形「Cross-Skill Action」の紹介 #Alexa #AlexaDevs

【速報】【re:Mars 2019】AIドリブンの新しいダイアログ構築方法「Alexa Conversations」が発表！ #Alexa #AlexaDevs

AmazonのAIイベント『re:MARS』に参加してきます

I/O Extended 2019 Osaka by GDG Kyoto 参加レポート #io19 #io19jp

DeepRacer同好会 第二回オフライン勉強会@大阪 で「DeepRacerでまなぶ強化学習」について話しました #AWSDeepRacerJP

DeepRacer同好会 第二回オフライン勉強会@大阪で行動・報酬関数に関するセッションをしました