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Amazon SageMaker とオープンソースソフトウェアを連携させた効率の良いモデル開発

機械学習・深層学習のモデル開発に利用されるオープンソースソフトウェア (OSS) の多くを Amazon SageMaker はサポートしています。具体的には TensorFlow, PyTorch, MXNet に代表される深層学習フレームワークや、特定のタスクに特化した Hugging Face Transformers, Deep Graph Library (DGL)、AutoML のための AutoGluon などがあります。また、SageMaker JumpStart では TensorFlow Hub, PyTorch Hub モデルのワンクリックでの利用など AWS 上での環境構築やモデル開発が簡単に行えます。本セッションでは、OSS を用いたモデル開発が効率よく行えるような Amazon SageMaker の使い方についてご紹介します。

アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 スタートアップ ML ソリューションアーキテクト 針原 佳貴

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Amazon SageMaker Canvas によるノーコード AutoML
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2021 年 12 月に発表されたAmazon SageMaker Canvas を使用することで、コードを書くことなく、正確な予測を行うための機械学習モデルを簡単に構築することができます。また、モデルはAmazo...

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Amazon SageMaker でつくる MLOps– 効率的な機械学習の開発・運用環境 –
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機械学習のモデル開発者やこれから機械学習運用を目指す方を対象としたセッションです。 機械学習のモデル開発からビジネスの本番環境の継続的な活用において、データやモデルのバージョン管理や CI/CD など、機械学習の開...