プラットフォームであり、機械学習モデルの構築、トレーニング、デプロイを容易にします。領域へ入る際のバーを下げることができます。コンピュータビジョンは、画像を扱う機械学習の一つの分野です。あり、画像をあらかじめ定義されたカテゴリのセットに分類することを学習します。アルゴリズムを開始し、コンピュータビジョンの提供を強化します。物体検出は、画像内の物体を特定およびローカライズするプロセスです。このアルゴリズムは、物体が存在する画像上の境界ボックスを明らかにし、ボックスがどんな物体をカプセル化するかを識別することによって、さらに画像の分類を進めます。サービスを使用することもできることに注意してください。物体検出アルゴリズムを使用すると、独自のデータセット/クラスを使用して学習するだけでなく、画像内の物体をローカライズすることもできます。回のパスだけで、画像内の複数の物体を検出します。組み込みアルゴリズムとして使用できるようになったことをお知らせします。インスタンスを使用してトレーニングすることができます。タスクではテキストデータを実数値ベクトルに変換する必要があります。アルゴリズムの実装を使用してきました。結果として得られるベクトルは、私たちが単語を読むときに認識する豊かな意味とコンテキストを捉えます。マシンを使用して数十億単語を含む独自のデータセットでこれらのベクトルをトレーニングできるため、これによって数日間かかっていたトレーニング時間を数分に短縮することができます。使用して作業をしたことがない場合には、このアルゴリズムについて、ドキュメントや以前のブログ記事を参照することができます。次の新機能と機能拡張が追加されました。私たちが用いるトレーニングデータセットでは、推論時に出現するすべての単語を持つことは不可能であるため、これらの単語をすべて無視したり、ランダムベクトルを使用するよりも、これらの単語の意味表現を生成する方がはるかに役立ちます。語の意味のあるベクトルを生成することが可能です。高速マルチクラスとマルチラベルテキスト分類を実行する能力。自動的に分類することです。アクセラレーションを活用します。新しい出力機能が追加されました。今日は、それをデモンストレーションしてみようと思います。こちらのリリースで取り上げていますので、ご参照ください。台あるいは数百万台のデバイスから、アナリティクスや機械学習用の動画を安全にキャプチャ、処理、および保存するサービスです。コンテナを含む数多くの機能を立ち上げました。動画をストリーミングすることが容易になりました。出力機能についてご説明したいと思います。このブログ投稿では、ひどく散らかった私のオフィスの写真をいくつか載せていますことをご了承ください。エンドポイントを作成するのに便利な新機能です。ツールを構築するのに役立ちます。ベースの再生機能は完全マネージド型のため、受信メディアを多重化するためのインフラストラクチャを構築する必要はありません。1、以下F1)がAWSと提携し、クラウド化プロジェクトを開始しました。F1はITインフラストラクチャの大部分をオンプレミスのデータセンターからAWSクラウドへ移行予定です。LambdaやAWS分析サービスなど、さまざまなAWSサービスを通じてレース戦略とデータ追跡システムを強化し、世界で5億人を超えるファンとレーシングチームに、より確実な統計と予測情報を提供します。Servicesで映像処理を行うというクラウドによるワークフローへ移行しました。複数の国でレースを行うため、現地にIT運用センターを設営する必要がありますが、クラウドを利用することで現地に運び込む機材が少なくなるため、クラウドが提供する効率性に加えて実用性な面でも利点を得ることができます。F1は、非常にデータドリブンな自動車レースです。GBのデータを生成し、毎秒1,500データポイントが生成されます。F1のデータ科学者は、過去65年間で蓄積されたレースデータを使って深度学習モデルをトレーニングします。適切なピットストップウインドウ(適正なピットのタイミング)の特定や、タイヤ交換のピットストップ作戦といった、レース中の予測を行うことが可能です。リアルタイムでデータ分析をして、ドライバーが限界点までパフォーマンスを出しているかどうかといった洞察を、視聴しているファンに提供します。活用した機械学習の結果により、ドライバーのパフォーマンスを正確に把握することができます。Samara)は次のように述べています。「AWSは我々のニーズに対して、他のクラウド事業者に勝るスピード、スケーラビリティ、信頼性、グローバル展開、パートナーエコシステム、そして幅広いサービスを提供してくれます。SageMakerなどの機械学習サービスを活用することにより、強力な洞察と予測をリアルタイムでファンに提供することができます。Motorsports部門が活用できていることも素晴らしいです。これにより、新車のデザインルールの開発時に、エアロダイナミクス(空力性能)チームが実行できるシミュレーションの数と品質が大幅に向上します。インパクトがきわめて強いイベントだったと語りました。関する深層学習を使用したハンズオン体験をしました。つのアイデアを提案しました。本社のオンサイトで同じイベントを再現してみよう」というものです。サービスに対する認識を高めようという目標がありました。か月半かかっていません。多数の事業領域にわたる多様な縮図を体現しています。これが開発者からセキュリティ専門家にいたる混合環境を構築しており、そこには機械学習の関係者も含まれます。イベントから継承されてきた知見をすり合わせた結果としてそうなりました。このイベント運営および各チームメンバーに対する戦略的な役割分担を目指して、規範的なアプローチを使用しました。エンドポイントをサポートすることになりました。ホスティングされた機械学習モデルの予測呼び出しを開始できます。開発者やデータサイエンティストが、機械学習モデルをあらゆる規模で、迅速かつ簡単に構築、トレーニング、デプロイできるようにする完全マネージド型プラットフォームです。エンドポイントを設定します。使用することのみとなりました。内のインターフェイスエンドポイントから呼び出しが可能になります。株式市場の予測から医用画像分類に至るまで数多くのアプリケーションの次元削減のために、データ科学者が使用する非常に一般的な手法です。その他の用途としては、ノイズ除去および特徴抽出があります。探索的データ解析ツールとしても使用されます。理解するために、トラックのプロパティで構成されるデータセットの例を考えてみましょう。これらのプロパティは、色、サイズ、コンパクトさ、座席数、ドア数、トランクのサイズなどによってそれぞれのトラックを記述します。測定されるこれらの特徴の多くは重複しているため、こうした重複を取り除き、より少ないプロパティでそれぞれのトラックを説明する必要があります。