エントリーの編集
エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
当初、機械学習用を目的として構築された CI/CD サービスである Amazon SageMaker パイプラインの紹介
記事へのコメント0件
- 注目コメント
- 新着コメント
このエントリーにコメントしてみましょう。
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
当初、機械学習用を目的として構築された CI/CD サービスである Amazon SageMaker パイプラインの紹介
エンドツーエンドの機械学習ワークフローを構築、管理、自動化、拡張する Amazon SageMaker の新機能で... エンドツーエンドの機械学習ワークフローを構築、管理、自動化、拡張する Amazon SageMaker の新機能である Amazon SageMaker Pipelines を公開いたします。SageMaker Pipelines は、ML ワークフローに自動化とオーケストレーションをもたらし、機械学習プロジェクトを加速して、本番環境で数千個のモデルにスケールアップできるようにします。 機械学習は反復的なプロセスであるため、データエンジニア、データサイエンティスト、ML エンジニア、DevOps エンジニアなどのさまざまな利害関係者間のコラボレーションが必要となります。データの準備、機能エンジニアリング、トレーニング、モデル評価のステップ数が多くなり、データ依存関係の管理が複雑になる可能性があるため、モデルを構築するためのスケーラブルなプロセスを構築することは困難です。モデルの数が増えるに