編集長– Author –
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AWS Savings Plans: 長期契約特典
2020年に登場したAWS Savings Plansは、長期間予測可能なコストを提供することで注目を集めています。この記事では、Savings Plansの仕組みとその導入が企業に与える影響について詳しく解説します。 【この記事の目次】 Savings Plansとは Savings Plansの... -
AWS SAM: サーバーレスアプリ開発を簡素化するフレームワーク
2018年に登場したAWS SAMは、サーバーレス・アーキテクチャの迅速な作成とデプロイを可能にしました。本記事では、その特長や役割について詳しく解説します。 【この記事の目次】 SAMとは何か SAMの歴史 SAMの仕組み SAMと他のフレームワーク比較 まとめ ... -
AWS SAM詳細: バックエンドアプリ開発を簡素化
Amazon Web Services (AWS) Serverless Application Model (SAM)は、サーバーレスアーキテクチャ向けに最適化されたフレームワークです。2018年に公開されて以来、SAMはAWS CloudFormationと連携してアプリケーションのデプロイを自動化し、開発者の労力を... -
AWS SageMaker Studio: 集約型機械学習開発環境
Amazon Web Services (AWS)が提供するSageMaker Studioは、データサイエンティストと機械学習エンジニア向けの統合プラットフォームです。2019年の登場以来、一貫して進化を続けており、現在では複数プロジェクトでの作業やリアルタイムコラボレーションを... -
AWS SageMaker Pipelines: モデル作成と管理の一元化
Amazon Web Services (AWS) の SageMaker Pipelines は、機械学習のワークフローを自動化し一元管理するためのツールです。2019年に登場したSageMaker Pipelinesは、モデルのライフサイクル管理を効率化する上で重要な役割を果たしています。 【この記事の... -
AWS SageMaker Model Registry: モデル管理とバージョンング
2019年にリリースされたAWS SageMaker Model Registryは、機械学習モデルのライフサイクルを一元化するためのツールです。登録、管理、共有、監査が容易になり、開発者は最新かつ適切なバージョンを使用できます。 【この記事の目次】 Model Registryの概... -
AWS SageMaker Ground Truth: データラベル自動化プラットフォーム
2018年に発表されたAmazon Web Services (AWS) のSageMaker Ground Truthは、機械学習モデル開発を支援するためのデータラベリングサービスです。この記事では、Ground Truthがどのように機械学習プロジェクトの効率化に貢献し、競合製品との違いや特長を... -
AWS SageMaker Feature Store: データ管理と機械学習の効率化
AWS SageMaker Feature Storeは、2019年にAmazon Web Servicesが発表したサービスで、機械学習モデル開発における特徴値ストアリングを自動化し、データエンジニアリングと科学者の作業負荷を軽減します。ここでは、その背後にある概念や機能、および同社... -
AWS SageMaker Edge:エッジデバイス向け機械学習サービス
AWS SageMaker Edgeは、Amazon Web Servicesが提供する機械学習プラットフォームの一つであり、エッジコンピューティング環境でのモデル推論を支援します。製品の歴史や機能について掘り下げ、最新のトレンドと関連技術との比較も行います。 【この記事の... -
AWS SageMaker Autopilot：機械学習モデル自動生成サービス
Amazon Web Servicesが提供するSageMaker Autopilotは、機械学習初心者やエンジニア向けにモデル構築を容易にする自動化ツール。AIの普及を目指し2019年に登場した。 【この記事の目次】 SageMaker Autopilotとは SageMaker Autopilotの歴史と背景 SageMak...
