機械学習モデルを大規模かつ最適なコストで本番環境に移行するには、適切なインフラストラクチャを選択することが非常に重要です。しかし、自社のインフラストラクチャが一般的な機械学習ユースケースのコンピューティング、ネットワーク、ストレージのニーズに適切に対応するかどうかは、どうすれば確認できるのでしょうか。「機械学習の 4 つの一般的なユースケースの導入事例」では、コンピュータビジョン、不正検知、自然言語処理、レコメンデーション向けのインフラストラクチャをセットアップするための実用的な以下のようなインサイトをご紹介します。
- AWS のお客様が機械学習アプリケーションをデプロイし、成功した事例
- インフラストラクチャの評価および AWS の機械学習インフラストラクチャソリューションに関する実践ガイダンス
- チームがモデル概念から本番稼働に移行する際に直面する可能性のある一般的な課題に対する実践的なソリューション
