モデルの構築、トレーニング、チューニング、デプロイを行っています。コールで、モデルのトレーニングを開始できます。コンソールのワンクリックで起動が可能です。アクションを介して推論を提供できます。サポートを開始しています。エンドポイントでホストされているモデルに渡された推論のリクエストに関して、追加情報を提供できます。エンドポイントでホストされているモデルが返した推論のリクエストに対するレスポンスで、追加情報を含めることもできます。サービスエンドポイントが処理するようプログラムされたその他のメタデータを提供できます。ヘッダーで提供する情報は、逐語的に送られた不透明な値です。使用して認証されます。字を超えることはできません。文字で構成される必要があります。Share膨大なサイバーセキュリティに関する努力にもかかわらず、フィッシング攻撃は依然として増加しています。フィッシングとは、加害者が評判の良い企業であるように偽り、個人を騙してパスワードやクレジットカード番号などの個人情報を公表させようとする詐欺の一形態です。一般的なソーシャルネットでの不正行為です。フィッシングメールから始まっています。レピュテーション、迷惑メールフィルタをクラウドにデプロイして、既知のフィッシングサイトを停止します。攻撃は停止されません。攻撃が検出されても、攻撃が検証されてブラックリストデータベースに登録されるまでに数分から数時間かかることがあります。コンピュータビジョンを使用して、ますます増大するフィッシングの問題に新たなアプローチを取ります。深層学習コンピュータビジョンベースのエンドポイントセキュリティソリューションは、デスクトップまたはラップトップのブラウザ内で、クリックした時点でリアルタイムでフィッシング攻撃を検出します。「マルウェアに重点が置かれていますが、すべてはフィッシングメールから始まります。レピュテーションが好まれていますが、どちらも反応的であり事後的です。近くが米国の中小企業や大学でホストされていました。ソリューションは、デスクトップにウイルス対策ソフトウェアをインストールするのと同じ方法で、エンドポイントのデバイスにデプロイされます。秒以内に終了させます。加害者が大手銀行の顧客をターゲットとし、正式な銀行のウェブサイトと同じように見えるフィッシングサイトを作成することがよくあります。深層学習フレームワークで作成した深層学習コンピュータビジョンモデルを使用して、ウェブサイトのスクリーンショットを継続的に分析します。オブジェクト検出を使用してモデルをブランドのロゴでトレーニングし、銀行のログインページのロゴが本物かどうかを検出します。使用して、大量の画像データを素早く大規模でトレーニングすることも可能にしています。利用して都市の空気汚染データをもとに天気への影響を予測するモデルを構築する。財産への悪影響をもたらす深刻な問題を引き起こしかねません。大気汚染は都市の人口が増え続けるにつれて注目を浴びるようになってきた重要な問題です。テーマとして取り上げられました。生成され、都市環境の大気が汚染される主な原因となっています。酸化することによって生成される二次汚染物質です。これは呼吸器疾患の主な原因となっています。上回ることは許されていません。日単位で大気質の水準が報告されています。使用して大気質のデータを調べることにしました。天気の関係を調べます。アイルランド、ダブリン。大気質データは、アイルランド環境保護庁が運営する、長年にわたって確かな地位を築いてきたモニタリングステーションから取得したものです。このモニタリングステーションは、アイルランドのダブリン市のラスミネスにあります。キロ南のダブリンの郊外に位置しています。ダブリンは東側には海、南側には山があり、そして西と北側には平坦な地形が広がっています。市の風速と風向きは、ダブリンの南側にある山々から影響を受けます。一般的に風向きが南であるとき、山があることで風向きは南西または南東に偏向させられます。天気データは、ダブリン空港にある長年信頼されてきた気象観測所から取得したものです。Share時間の経過とともに展開していくイベントを予測することは、オプション価格決定や、病気の進行、音声認識、サプライチェーン管理などを扱う多くのアプリケーションにとって不可欠な機能です。同時に、こうした予測は難しいことでも知られています。正確に予測することを目指します。氏は、「予測は非常に難しいもので、未来については特にそうです。深層学習アプローチを使用した時系列予測の高度なテクニックについて見ていきます。この投稿では、任意の時系列値予測に注目します。時系列を研究している読者にとって興味深い内容になるでしょう。この投稿では、読者が機械学習の分野で基礎的な技術知識をすでに持っていることを仮定しています。深層学習アルゴリズムを開発していきます。完全マネージド型の機械学習プラットフォームで、データサイエンティストや開発者が機械学習モデルを素早くかつ簡単に構築し、大規模な実稼動アプリケーションとなるようにトレーニングするのををサポートします。コンテナを使ったカスタムコードをインポートすることも可能になります。介して完全にサポートされるようになりました。これにより、インターネットへのデータ暴露を減らすことで、クラウドベースのアプリケーションと共有されるデータセキュリティが向上します。ノートブックインスタンスへのアクセスは引き続き、TLSを介したインターネット経由となり、AWSマネージメントコンソールへのログインクレデンシャルで保護される形態となります。エンドポイントの設定方法を説明します。トラフィックはインターネットを通過しないため、ブルートフォースや分散型サービス拒否攻撃などの脅威への露出を低減します。操作にプライベートアクセスすることが可能です。テキスト読み上げ、機械翻訳を提供しています。機能をアプリケーションに組み込むことができます。機械学習アプリケーションサービスを使用して、イノベーティブなソリューションを開発してきました。コミュニケーションの際に特別な配慮が必要な人々の支援を行っています。使ってフルソーシャルビデオプラットフォームを強化し、画像のメタデータと感情データを抽出してこれまでにない水準のビデオ分析を行っています。私たちはまだその可能性の一部にふれただけにすぎません。アプリケーションハッカソンの開催を発表します。みなさまのアイデアを披露するのに最適な機会です。高額な賞金をぜひ勝ち取ってください。人工知能で新しいアプリケーションを開発したり、既存アプリケーションを拡張しましょう。機械学習アプリケーションサービスを使用すれば、顧客の分析情報の取得、コンテンツレコメンド機能のパーソナライズ、顧客の検索など、さまざまなことが可能になります。使用すれば、サーバーレスコンピューティングを活用するアプリケーションのロジックを記述/実行できます。サーバーを管理しないでもコードを実行できます。以上を使用してください。Shareビデオを制作したり、ビデオを見るのに時間を費やしたり、ビデオを共有したりする人々が急激に増えつつあります。今日制作されるビデオの大半はユーザーが作成したコンテンツですが、こうしたコンテンツをそのまま公開するとリスクが生じます。不適切なコンテンツや望ましくないコンテンツを削除して、顧客にとって肯定的なウェブサイト体験を確保するために、企業はスケーラブルなコンテンツモデレーションプロセスが必要です。使用してコンプライアンスとモデレーションを強化するために、ビデオコンテンツを評価するためのサーバーレスアーキテクチャを構築する方法を説明します。対象者の年齢に応じたコンテンツを構築したり、ビデオで不適切なコンテンツを識別したりするために、ビデオを分類するという課題に直面しています。物体の経路を追跡し、アクティビティを検出し、物体、有名人、コンテンツのタイプを認識する、深層学習による動画分析サービスです。明示的で疑わしいコンテンツを検出できるため、アプリケーションやコンプライアンスの要件に基づいてビデオをフィルタリングできます。従来、ビデオ内でのコンプライアンスは企業にとって手作業であり、ビデオを検証するには完全に視聴する必要がありました。このプロセスは時間がかかり、スケーラビリティがなく、間違いが発生する可能性がありました。私たちが提案するソリューションは、オペレータの手作業の効率を大幅に改善し、レビューされるビデオコンテンツの量を減らし、レビュー担当者はフラグが立てられたコンテンツにのみ集中することができます。あり、費用対効果に優れたスケーラブルなコンテンツモデレーションプロセスを顧客に提供します。これは、企業がビデオをモニターし公開するのに役立ちながら、肯定的な顧客体験を保証し、潜在的な評価に関するリスクを限定します。スクリプトを使用します。この例では、不要なコンテンツのフラグが設定されているビデオのコンテンツ管理者に警告する、実際のユースケースに近い例を取り上げます。使用するデジタルアセットアーカイブで表現します。使用するサーバーレスワークフローのカップリングのシンプルさを示しています。バケットにメディアをアップロードした直後に処理が開始されます。関数をトリガーします。社は、西アフリカに本拠を置く金融サービス会社で、生体的データおよび雇用主のデータを利用し、新興市場で証明できる収入源を持つ個人に即時融資を提供しています。使って、モバイルアプリケーション上で生体的身元確認を行っています。使用することで、自身の身元確認を行い、問題を最小限に抑えて銀行サービスにアクセスすることが可能となります。「新興市場にいる何十億人もの信用を構築する上で、ユーザーを正確に識別できないことは、とても大きな障害でした。使用することで、エラーが大幅に減り、ビジネスを拡大することが可能となりました。写真をアップロードしてから、確認のために自分の写真をリアルタイムで撮影します。つの画像を比較し、一致しているかどうかを確認します。「今では、人間が操作しなくても個人の身元をリアルタイムで検出および確認できるようになったので、当社のサービスにより早くアクセスできるようになりました。おかげで、当社のお客様の顔を効果的に認識できるようになりました。有効で、重複するプロファイルやデータセットを検出できます。プロフィール写真を撮影し、申請プロセスを完了します。顔が検出され、アプリケーション処理が完了します。選んだのは、使いやすさと一貫した正確性のためです。「よく宣伝を見る様々なソリューションを試しました。いろんな肌の色合いを正しく認識できるものはありませんでした。影響力を販売に変換するのをサポートします。フィラデルフィアにあるこのスタートアップ企業は、デジタルに精通した消費者にとって、ソーシャルチャネルで見られる製品と、まったく同じ製品を購入できる場所との関連付けを容易にします。以前は、消費者はソーシャルイメージから特定の製品を見つけるには、オンラインカタログで捜し求めなければなりませんでした。利用すれば、購入できる場所に製品を自動的にリンクすることができます。すべてのソーシャルメディアへの投稿は潜在的影響力を持つので、ブランドはソーシャルユーザーが生成した単語、画像、ミームを活用して、多くの声で合唱効果を生み出すことができます。「私たちは、発見プロセスをオンラインにしています。