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aws_SageMakerとmachine learningに関するshunmatsuのブックマーク (2)

Learn Tech from AWS Specialist Series ~③ (AI/ML 編) - TECH PLAY Magazine
■プロフィールアマゾンウェブサービスジャパン合同会社　機械学習スペシャリストソリューションアーキテクト Go Go ：機械学習スペシャリストソリューションアーキテクト Ochimizu : コンテナスペシャリストソリューションアーキテクトプロローグ (Amazon Bedrock の Stable Diffusion XL 1.0 で生成) 神の声「もしもし…聞こえますか…あなたたち二人は機械学習スペシャリストソリューションアーキテクト(以降 ML SA)と、コンテナスペシャリストソリューションアーキテクト(以降コンテナ SA)です。これから二人で対談するのです…」
shunmatsu 2024/05/09
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オンプレミス環境から Amazon SageMaker を利用する | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログオンプレミス環境から Amazon SageMaker を利用する Amazon SageMaker は、機械学習におけるデータ準備・開発・学習・モデル変換・デプロイ、これら全体のパイプラインをサポートするマネージドサービスです。SageMaker の利用を検討する際に、これらの全てを SageMaker に移行しなければならないのかというと、そうではありません。例えば、開発のみを SageMaker の Jupyter Notebook で行うことや、学習・デプロイのみを SageMaker で行うことも可能です。この特性を活かせば、オンプレミスに機械学習環境を保有しているユーザが、既存のオンプレミス環境をなるべく活用し、追加のリソースが必要な部分に SageMaker を利用することができます。本投稿では、機械学習モデルの学習やデプロイ
shunmatsu 2019/03/26
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