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ͭͷʮ5&/&5ʯɻ T E N E T 1 . P r o v i d e F i r m F o u n d a t i o n T E N E T 2 . C r e a t e t h e S h o r t e s t P a t h t o S u c c e s s T E N E T 3 . E x p a n d M a c h i n e L e a r n i n g t o m o r e B u i l d e r s T E N E T 4 . S o l v e R e a l B u s i n e s s P r o b l e m s E n d t o E n d T E N E T 5 . L e a r n C o n t i n u o u s l y ʢ౔୆ΛݻΊΔʣ ʢ੒ޭ΁ͷ࠷୹ํ๏Λ࡞Γग़͢ʣ ʢΑΓଟ͘ͷ։ൃऀʹػցֶशΛ޿ΊΔʣ ʢݱ࣮ʹ͋ΔϏδωε্ͷ՝୊Λ௚઀ղܾ͢Δʣ ʢֶͼଓ͚Δʣ

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̋̋.-ɻ ɾAurora MySQL ML ɾAthena ML ɾRedshift ML (New!) ɾNeptune ML (New!)

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4BHF.BLFS৽ػೳɻ ɾSageMaker Data Wrangler ɾSageMaker Feature Store ɾSageMaker Pipelines ɾDeep Profiling for SageMaker Debugger ɾSageMaker Clarify ɾSageMaker Edge Manager ɾSageMaker JumpStart ɾSageMaker Studio with Private Link and IAM SourceIP Rstrictions

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#VJMEFSͷϗϯωɻ ͳ Μ ͔ ɺ Α ͘ Θ ͔ Μ ͳ ͍ ɻ

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Ϙʔυ ϑϨʔϜϫʔΫ Deep Learning ਺ֶ ඍ෼ੵ෼ ߦྻ ઢܗ୅਺ ϕΫτϧ ଛࣦؔ਺ ޡࠩٯ఻೻๏ ޯ഑߱Լ๏ scikit-learn PyTorch Tensorflow ϕΠζ෼ྨث K-means SVM PCA Chainer GPU VPU ΞʔΩςΫνϟ FPGA ΞϧΰϦζϜ ػ ց ֶ श

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Կ͕Θ͔Βͳ͍ͷ͔ɻ ػ ց ֶ श Ͱ Ͳ Μ ͳ ͜ ͱ ͕ Ͱ ͖ Δ ͔ S a g e M a k e r ͷ ૢ ࡞ ํ ๏ S a g e M a k e r Ͱ ػ ց ֶ श Λ ͢ Δ ϓ ϩ η ε

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ػցֶशͷྲྀΕɻ σʔλΛ ूΊͯ લॲཧ σʔλΛαʔόʔʹҾͬ ு͖ͬͯͯɺ ϑϨʔϜϫʔΫΛ࢖ͬͯ ֶश ϞσϧΛධՁ σϓϩΠ Data Wrangler Feature Store pipelines edge manager jump start clarify AWS

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%BUB8SBOHMFSɻ σ ʔ λ ͷ લ ४ උ Λ ؆ ୯ ʹ ɻ ・S3/Athena/Redshift/LakeFormation/FeatureStoreから 数クリックでデータを選択・インポート ・300以上のtransformationを使ってデータの変換、結合 ・リアルタイムでグラフ表示

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'FBUVSF4UPSFɻ ಛ ௃ ྔ Λ ؅ ཧ ɻ ・生データを学習しやすい形に変換 ・学習と推論のデータによる偏りを軽減 ・特徴の検出、管理、再利用を簡単に

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$MBSJGZɻ ภ Γ Λ ݕ ग़ ɻ ・データの偏り(バイアス)を検出 ・モデルの寄与値をグラフ表示 ・学習前でも学習後でも使える

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&EHF.BOBHFSɻ Τ ο δ ΁ ͷ σ ϓ ϩ Π ؅ ཧ ɻ ・エージェントを入れたエッジとSageMakerが連携 ・できたモデルのデプロイ、ロード、再学習 ・Greenglassの機械学習版

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1JQFMJOFTɻ ػ ց ֶ श Λ ϫ ʔ Ϋ ϑ ϩ ʔ Խ ɺ C I / C D ͢ Δ ɻ ・学習フローをステップ化して自動実行 ・モデルのバージョン管理 ・再作成することによる監査証跡

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+VNQ4UBSUɻ શ ෦ ৐ ͤ ͷ ௒ ڧ ྗ π ʔ ϧ ɻ ・データ準備、学習、評価、デプロイがワンクリック展開 ・ソリューション、モデルが200以上 ・データを用意するだけで追加学習が可能

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·ͱΊɻ ͜ Ε ͔ Β ػ ց ֶ श Λ ͸ ͡ Ί Δ ʹ ͸ ɻ 1 . J u m p s t a r t Ͱ σ ʔ λ ͷ ྲྀ Ε Λ ମ ݧ ͢ Δ 2 . σ ʔ λ Λ ༻ ҙ ͯ͠ ௥ Ճ ֶ श ͯ͠ Έ Δ 3 . α ϯ ϓϧ Λ ݩ ʹ S t u d i o Ͱ ૊ ΜͰ Έ Δ 4 . ࡞ ͬ ͨ ύ ʔ π Λ C I / C D Ͱ ؅ ཧ ͯ͠ Έ Δ

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