AWS でのデータと機械学習
データエンジニアリング、DataOps、および ML でデータの力を解放
データと機械学習
基本を理解したい初心者でも、高度な知識を求める経験豊富な専門家でも、このデータと機械学習リソースのコレクションは、データエンジニアリング、DataOps、MLの複雑さをマスターするために必要なツールを提供します。
データレイクとデータウェアハウスとデータベース: ストレージのニーズを満たすのはどれ?
データベース、データウェアハウス、データレイクにはそれぞれ異なる目的とユースケースがありますが、それらの違いを理解するのは必ずしも簡単ではありません。ここでは、時に混乱の元となるクラウドストレージの世界をナビゲートするのに役立つクイックガイドをご紹介します。
人工知能と機械学習のご紹介
無料の ML 環境をセットアップし、言語モデルと ChatGPT API を活用して YouTube 動画からインサイトを引き出し、これまでにないほど迅速かつ効率的に学べるようにするためのステップバイステップガイドです。
データベースを選択する際に考慮すべき点についての 3 分間の概説
AWS ではさまざまなデータベースオプションが用意されているため、多くの場合、プロジェクトに適したオプションを自信を持って選択するのは難しい作業と言えます。前の文を読んで無意識のうちに「うん」と頭でうなずいた方は、ここにその答えがあります。
チュートリアル
Apache Kafka でのリアルタイムストリーミング分析アプリケーションの構築
Apache Kafka と Go を使用して Amazon OpenSearch にデータを取り込む
リアルタイムデータ分析と Apache Flink で SQL 開発者を支援
SQL を使用して Amazon OpenSearch のデータを検索および分析する
コードを 1 行も記述することなく株価予測を構築する方法
生成系 AI を活用した多言語 Q&A で独自のナレッジベースを構築
Amazon SageMaker Data Wrangler Image Preparation の開始方法
AWS でのストリーミングプラットフォームクローン用に独自のレコメンデーションエンジンを構築: フルスタックシリーズ
動画
React、AWS Amplify、および Amazon CodeWhisperer を使用して画像ギャラリーアプリを作成する
React と AWS Amplify を使用して動的な画像ギャラリーアプリを作成するプロセスを説明する中で、AI コーディングパートナーである CodeWhisperer の能力を発見してください。この包括的なチュートリアルに参加して、最先端の AI 支援を利用したアプリ開発の技術をマスターしましょう。
Amazon CodeWhisperer を最大限に活用する方法
AWS の AI コーディングパートナーである Amazon CodeWhisperer を使用して生産性を最大化する方法を学びます。簡潔な開発者コメントの作成からコード要素に対する直感的な名前の使用に至るまで、Brooke は、CodeWhisperer 機能のナビゲートと活用に役立つエキスパートからのアドバイスを共有します
データの準備と探索によるデータセットの調査 (パート 1)
データの準備と探索に焦点を当て、レコメンデーションエンジンモデルとフルスタックストリーミングプラットフォームを統合するという課題に取り組む際の重要な手順をご紹介します。
Amazon SageMaker を使用した、カスタムスケーリングモデルと Kmeans クラスタリングモデルのトレーニングと構築 (パート 2)
フルスタックシリーズのセッション 2「AWS のレコメンデーションエンジンを使用して独自のストリーミングプラットフォーム を構築する」 では、機械学習モデルを単独で構築するだけでは不十分であるという認識について取り上げます。カスタムスケーリングモデルをトレーニングして構築することで、ラングリングされた映画データの特徴を正確に比較できるようにしています。
オープンソースの Chalice フレームワークを使用した堅牢な API の構築 (パート 3)
フルスタックシリーズ「AWS のレコメンデーションエンジンを使用して独自のストリーミングプラットフォームを構築する」の最後のステップに進み、モデルを実用的なアプリケーションに変換します。セッション 3 では、API 構築の世界を掘り下げ、ユーザーにパーソナライズされたおすすめの映画を提供できる可能性を紐解いていきます。
AWS データベース: ユースケースと最適化
AWS がさまざまなデータベースを提供していることは広く知られています。それ自体は、AWS がさまざまなユースケースに合わせたオプションを用意している点で良いことだと言えますが、それぞれのケースの最適化にはどの方法がふさわしいかを深く考える必要があるため、選択が難しい場合があります。
AI とノーコードを使用した株価の予測
コードを 1 行も記述することなく、人工知能と機械学習を使って構築を開始しましょう。 ノーコードで株式市場の価格を予測できる可能性を探る、このエキサイティングな動画シリーズをご覧ください。
ブログと概念に関する記事
アプリケーションのスケーリング: 信頼性と柔軟性を実現するデータパターン
Kubernetes での Amazon Kinesis Data Streams アプリケーションの自動スケーリング
自分イベントの方が緊急性が高い場合: Apache Kafka によるイベント処理での優先順位付け
データベース移行の合理化: プラットフォーム間でデータを簡単に移動する秘訣
Amazon SageMaker を使用してオープンソースの GPT-2 モデルのコンパイルとトレーニングを最適化する
Comprehend、Rekognition、Textract、Polly、Transcribe などが行うすべてのこと
ML を活用したサーバーレスコンシューマ向けウェブサイトの構築
事前トレーニング済みモデルの高速デプロイ – コードのみのアプローチ
AWS SDK を使用した SageMaker パイプラインの作成と実行
Amazon SageMaker での k 近傍法による意思決定の強化
トランスフォーマーアーキテクチャと生成系 AI との関連性についての簡単な紹介
Community.aws で学び、つながり、構築する
オンラインやローカルの AWS コミュニティを見つけて参加したり、他の人とつながったり、クラウドコンピューティングのニュースやコンテンツを共有し議論したりできます。コミュニティを見つけて、デベロッパーがデベロッパー向けに作成したクラウドコミュニティでエクスペリエンスを共有しましょう。