仕様変更を行ない、受付票を常に発行することになりました。詳しくはこちらをご覧ください。SageMakerをプラットフォームという角度からフィーチャーいたします。SageMakerは、そのモジュラーアーキテクチャから、必要な機能のみ利用することも、すべての機能を一気通貫にて利用することも可能です。2018年5月より、東京リージョンでサービス提供が開始され、日本のお客様による検討、導入が進んでいます。Truthがリリースされ、データセットのアノテーションを容易にすることが可能になりました。提供するとともに、実際に導入頂いたお客様による「体験談」をお話しいただきます。サービスを提供しています。サービスから、コンピュータビジョン、言語、レコメンデーション、および予測のサービスを選択できます。機械学習モデルを大規模に迅速に構築、トレーニング、およびデプロイしたり、人気の高いオープンソースフレームワークのサポートによりカスタムモデルを構築したりすることができます。ここでは、AWSが提供する機械学習サービスの概要と、機械学習を活用するユースケースをご紹介します。基礎について紹介します。コンセプトを説明します。機械学習の進め方や、機械学習において重要な開発・学習・推論に対する機能を紹介します。モデルの構築には学習用のデータが不可欠です。独自のデータを用いた教師あり学習を行うためには教師データを作成するためのラベル付け作業(アノテーション)が必要です。概要と、アノテーションの手順を、デモを交えてご紹介します。管理などをお手伝いする、CROという業界の会社です。その中で、副作用情報の増加による業務過多が問題になっており、高度ITを活用した業務の効率化が急速に求められています。このような需要に応えるために、独自のマイクロサービスプラットフォームを構築し、より探索的なシステム開発を行えるようにしました。AI/MLによる自然言語処理技術を利用した専門用語の検索システムや、現在開発中の症例情報の評価支援システムは社内外から注目を頂いています。今回、コストパフォーマンスを考慮したSageMaker利用のコツや、弊社で開発したAI/MLモデルの内容についてご紹介します。「技術検証プロジェクトにおけるSageMaker活用例」サントリーではSI企業・ベンチャー・大学などの多様な組織とIT技術検証に取り組んでいます。効率良く技術検証を進めるため、各パートナーが得意とする技術やミドルウェアを採用しています。近年は、画像認識や自然言語処理を実業務適用することを目指した技術検証プロジェクトや検証成果の試験適用が増加しています。多くのプロジェクトを少数チームで推進するにあたり、フルマネージドサービスであるSageMakerが役立っています。今回は、弊社の技術検証業務におけるSageMakerを活用例をご紹介します。※複数名のご参加を予定されている場合でも、お手数ですが1名ずつのお申込が必要となります。(おひとり様につき1つのメールアドレスが必要となります。事例祭りFeedDaisukeSawadaさんが資料をアップしました。