低解像度で、小さく、しばしばぼやけた顔画像と照合させることが必要になります。多くの顧客は、カメラが明るい光に向いている画像から低コントラストの顔を検出して認識しなければならなりません。検出できるようになりました。可能になり、自動化されたプロフィール写真レビューなどのユースケースでより良い顧客経験を提供できます。これにより、不正防止などのアプリケーションでより良い検索結果を得ることができます。照合などのアプリケーションでより高い信頼性のしきい値を使用して誤った一致を回避し、人間による確認を減らすことができます。使用し、必ず人間による確認を含めることをお勧めします。制約のない環境でキャプチャされた難しい画像のさまざまな側面をどのように処理するかを確認しましょう。(顔の上または下から撮影されたショットなど)、顔を横から見たショット、被写体が遠ざかっている場合に発生します。(例えば、被写体が遠くを見ているときなど)、自撮り、ファッションの写真撮影でよく見られます。場合に、顔を検出することが困難です。大進歩を遂げたのを見て参りました。SageMakerを導入して以来、その大半は顧客のフィードバックに基づいた、ほぼ100の新機能を追加しました。SageMakerの主な新機能の発表で、今日も同じドラムビートを継続しています。SageMakerの新しい自動化、統合化、それにコラボレーション機能を発表しています。高度なコラボレーションプロセスです。ドメイン経験と技術スキルを組み合わせることは成功の基盤であり、さまざまなデータセットや機能を用いた複数の反復と実験が必要になることがよくあります。開発者が進捗状況を共有し、多くの共同作業者からフィードバックを収集する必要が頻繁にあります。成功モデルの訓練は、必ずしもホールインワンとはなるとは限らないので、重要な決定を追跡し、成功した部品を再生し、成功したものを再利用し、成功しなかったものに関する助けを得ることが重要になります。これらの反復の管理、繰り返し、共有を簡単にする新機能を導入しています。成功したMLモデルの開発には、継続的な実験、新しいアルゴリズムの試行、ハイパーパラメータのモデル化が必要です。その間には、潜在的に小さな変更が性能と正確さに及ぼす影響を観察しなければなりません。この反復運動は、データセット、アルゴリズム、パラメータのユニークな組み合わせで「勝利」モデルの醸成の追跡が難しいことを意味します。モデルトレーニングの実験を整理、追跡、評価することができます。モデルトレーニング実行の中から、最も関連性の高いモデルトレーニングの実行を即座に発見し評価することができます。推進する必要があります。従来のソフトウェア開発とのこの種のコラボレーションの事実上の標準は、バージョン管理です。追加することで、簡単に作成しています。リポジトリ情報の安全な保存を可能にしています。ブランチ、マージ、バージョンを直接確認できます。Share会話型インターフェースの登場で、ソフトウェアアプリケーションやサービスとのやり取りの方法が激変しています。インターフェースをより自然なやり取りの仕方、つまり会話に置き換えることで、キーボードやスマートフォンを使っての意思表示方法から人々を開放したのです。質問に対する回答が必要な時、リマインダーを設定する時、あるいは製品やサービスを調達したい時に、ボットとの対話を利用する人々がますます増えています。これと同じレベルの利便性をデータにもたらすことが可能です。一連の質問を尋ね、会話コンテキストを維持し、ユーザーがデータセットを検索できるようにすることで、全く新しいエクスペリエンスとデータとの関係が実現しました。チャットボットを実装する方法を紹介します。このチャットボットを「BIBot」と呼んでいますが、別の名前を使うようカスタマイズできます。質問をバックエンドデータベースクエリに変換し、さらに結果セットを自然言語応答に変換することによって、データベース内のデータに関するユーザーの質問に答えることができます。選択する」に変換します。ビジネスインテリジェンスとレポートアプリケーション向けの一般的なリレーショナルデータベースと統合されています。これは、ユーザーが音楽コンサートや劇場でのショーのチケットをオンラインで購入したり販売できる架空のウェブサイトでの売り上げを追跡するものです。持つスタースキーマです。「サンプルデータベース」を参照してください。やりとりの例をいくつか紹介します。月にヒューストンについて聞いたことと、何枚のチケットが売れたか聞いたことを覚えており、そのため、質問のコンテキストを把握することができます。会話は、データの「言葉」を利用します。この場合、チケット販売、都市、月、イベントなどです。これらは、サンプルチケット販売データベースのファクトとディメンションです。調整すると、ボットとの会話はデータの言葉で行われます。アーキテクチャはシンプルです。ボットは、ユーザーの各質問をインテントに送り、質問をスロットでパースします。データベースに対して実行します。販売データ・ログデータ・センシングデータ等を蓄積し、これらのデータを用いて機械学習の活用を検討されるケースは多いと思います。用いた対話的なデータ分析と機械学習を活用し、需要予測・レコメンド・異常検知などを行うことが可能です。利用した分析・機械学習パイプラインを構築する方法をご紹介します。前半では、アーキテクチャの概要を説明します。クエリを実行して、データを分析する方法について説明します。テンプレートを用意しているので、実際に試しながら読み進めることができます。概要については末尾に記載した参考記事をご覧下さい。組み合わせたアーキテクチャを以下に示します。行うことを想定します。あるため事前にそれを読み込んでいます。それでは、具体的にアーキテクチャの詳細を確認していきましょう。発売を発表できることを嬉しく思っています。をアタッチすることが可能です。これにより、他のライブラリを使用したり、カスタムソフトウェアを作成してサービスを統合することなく、リアルタイムの推論が可能になります。テンプレートとで構成されています。確実にストリームすることができます。モデルを迅速かつ容易に構築、トレーニング、および展開するための管理プラットフォームです。機械学習アルゴリズムを導入したいと考えています。アルゴリズムが公開されました。アドレスの異常な動作や使用パターンを検出する教師なし学習アルゴリズムです。アルゴリズムの説明、実際のアプリケーションでの使用方法のデモンストレーション、およびその結果を社内で共有する方法について解説します。悪意のある行為には、たいていの場合、オンラインバンキングアカウント、管理コンソール、ソーシャルネットワーキングまたはウェブメールアカウントへのアクセスなどのオンラインリソースへの不正なアクセス、いわゆるアカウントの乗っ取りが含まれます。発信されることがほとんどです。アドレスでアクセスする際にフラグを立てることです。フラグ設定された対話はブロックすることができます。利用して、乗っ取りに挑むこともできます。アドレスから定期的にオンラインリソースにアクセスします。フラグする」方法は、不適当に高い偽陽性率を生み、残念な顧客エクスペリエンスをもたらします。アドレスは完全な無作為での選択ではありません。割り当て戦略など、いくつかの潜在的な要因が割り当てに影響します。これらの潜在的な要因すべてを明確に列挙することは、普通では困難です。アドレスが予期されたイベントなのか異常なのかを予測することは可能です。アルゴリズムは、これを行うために厳密に設計されています。更新をリリースしました。お客様は、完全に自動で特定の用語を抽出できる、最先端のエンティティ認識モデルのトレーニングをすることができます。機械学習の経験は必要ありません。入力と出力を学習しなくても、すでにお持ちのデータを使用してカスタムモデルを作成することができます。コード、シリアル番号などの組織のニーズに合ったカスタムエンティティを抽出するモデルを簡単に構築できます。カスタムエンティティタイプを学習するためにサービスをトレーニングすることは、エンティティのセットや、それを含む現実のドキュメントのセットを提供するのと同じくらい簡単です。開始するには、エンティティの一覧をまとめます。製品データベースや、会社が経営計画に使っているエクセルファイルからエンティティを収集します。このブログ記事では、カスタムエンティティタイプをトレーニングして、財務書類から主要な財務用語を抽出します。形式では、カラムヘッダとして「Text」と「Type」を必要とします。エンティティとタイプを含む文字列が、作成しようとしているエンティティタイプの名前です。次に、それらのエンティティがどのように使われているかという観点から、エンティティを含むドキュメントのセットを集めます。読み込むようにトレーニングジョブを設定します。両方のトレーニングデータの準備が整ったら、モデルのトレーニングをします。このプロセスは、トレーニングデータの量や複雑さによって、数分の場合もあれば、数時間かかる場合もあります。自動機械学習を使用して、そのデータに最もよく機能する正しい組み合わせを見つけるために、正しいアルゴリズムを選択し、モデルのサンプリングとチューニングを行います。トレーニングが完了するとカスタムモデルの準備が整います。以下に、有益なメタデータと、トレーニングされたモデルを示します。いずれかを使用します。この例では、カスタムエンティティタイプを使用して財務書類を分析する分析ジョブをポータルに作成します。使用した同じジョブ送信がどのようになるかを示します。機会均等法を順守しています。平等に採用しています。