機械学習の4 つの一般的なユースケースの導入事例

機械学習を成功に導くインフラストラクチャの選択と構築

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、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におけるコンピューティング、ネットワーク、ストレージのニーズをサポートできるかを確認するには、どうすればよいでしょうか? 「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というユースケース別に、適切なインフラストラクチャを構築するための実用的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
  • モデルを構想から本番稼働に移行する際に直面する一般的な課題に対する実践的なソリューション

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