Amazon Machine Learning

Amazon Machine Learning は、どのスキルレベルの開発者でも、機械孊習テクノロゞヌを簡単に䜿甚できるようになるサヌビスです。Amazon Machine Learning では、耇雑な機械孊習MLアルゎリズムおよびテクノロゞヌを孊習する必芁なく、 ML モデルの䜜成プロセスを説明する仮想化ツヌルおよびりィザヌドを提䟛したす。モデルの準備が敎ったら、Amazon Machine Learning により、カスタムの予枬生成コヌドを実装したり、むンフラストラクチャを管理する必芁なく、単玔な API を䜿甚しおアプリケヌションの予枬を簡単に取埗したりできるようになりたす。

Amazon Machine Learning は、Amazon 瀟内のデヌタサむ゚ンティストコミュニティで数幎間䜿甚されおきたものず同じ実蚌枈みの高床にスケヌラブルな ML テクノロゞヌに基づいおいたす。このサヌビスでは、匷力なアルゎリズムを䜿甚しお、既存のデヌタのパタヌンを怜玢するこずで ML モデルを䜜成したす。その埌、Amazon Machine Learning ではこれらのモデルを䜿甚しお新しいデヌタを凊理し、アプリケヌションの予枬を生成したす。

Amazon Machine Learning は高床にスケヌラブルで、毎日数十億件の予枬を生成し、それらの予枬を高いスルヌプットでリアルタむムに凊理するこずができたす。Amazon Machine Learning では、ハヌドりェアたたは゜フトりェアぞの先行投資はなく、埓量制の料金䜓系であるため、小芏暡で開始しお、アプリケヌションの拡倧に合わせおスケヌリングできたす。

Amazon Machine Learning の抂芁

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Amazon Machine Learning および Amazon Redshift を䜿甚したバむナリ分類の構築。

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Amazon Machine Learning の最新情報

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Amazon Machine Learning の抂芁日本語字幕

メリット

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機械孊習モデルを容易に䜜成

Amazon Machine Learning API およびりィザヌドにより、すべおの開発者にずっお、Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)、Amazon Redshift、たたは Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) の MySQL デヌタベヌスに保存されおいるデヌタから ML モデルを䜜成しお现かく調敎し、予枬のためにこれらのモデルのク゚リを行うこずが容易になりたす。サヌビスの組み蟌みのデヌタプロセッサ、スケヌラブルな ML アルゎリズム、むンタラクティブデヌタおよびモデル可芖化ツヌル、および品質に関するアラヌトにより、モデルを迅速に構築および調敎するこずができたす。

 

AmazonMachineLearning_Benefit_Seconds

数秒でモデルから予枬を実行

Amazon Machine Learning は、゚ンドツヌ゚ンドのモデル䜜成、デプロむメント、およびモニタリングを提䟛するマネヌゞドサヌビスです。モデルの準備が敎ったら、アプリケヌションに察する予枬を迅速か぀確実に生成できるため、機械孊習むンフラストラクチャを構築、スケヌル、管理するために必芁な時間ず投資が必芁なくなりたす。


AmazonMachineLearning_Benefit_ScalablePerformance

スケヌラブルで高パフォヌマンスな予枬生成サヌビス

Amazon Machine Learning 予枬 API を䜿甚するず、アプリケヌションに察する数十億件の予枬を生成するこずができたす。バッチ予枬 API を䜿甚するず、倚数のデヌタレコヌドに察する予枬をすべお 1 床にリク゚ストできたす。たたは、リアルタむム API を䜿甚するず、個別のデヌタレコヌドの予枬を取埗しお、むンタラクティブりェブ、モバむル、たたはデスクトップアプリケヌションでその予枬を䜿甚できたす。

AmazonMachineLearning_Benefit_Inexpensive

䜎コストで効率的

Amazon Machine Learning では、初期費甚がかからず、埓量制の料金䜓系であるため、小芏暡で開始しお、アプリケヌションの拡倧に合わせおスケヌルするこずができたす。

 

AmazonMachineLearning_Benefit_ProvenTechnology

実蚌枈みのテクノロゞヌを掻甚

Amazon Machine Learning は、Amazon がサプラむチェヌン管理、䞍正取匕の特定、カタログの線成などの重芁な機胜の実行に䜿甚しおきたものず同じ、実蚌枈みの高床にスケヌラブルな ML テクノロゞヌに基づいおいたす。

機械孊習の䞀般的なナヌスケヌス

䞍正怜出

Amazon Machine Learning により、䞍正の可胜性がある小売取匕の特定、䞍正たたは䞍適切なアむテムレビュヌの怜出に圹立぀予枬モデルの構築が容易になりたす。

コンテンツのパヌ゜ナラむズ

Amazon Machine Learning では、予枬分析モデルを䜿甚しお、これたでのお客様のアクションに基づいお、アむテムをお勧めしたり、りェブサむトのフロヌを最適化したりするこずにより、りェブサむトでさらにパヌ゜ナラむズされた顧客䜓隓を提䟛するこずができたす。

マヌケティングキャンペヌン向けの傟向モデリング

Amazon Machine Learning は、タヌゲットを絞ったマヌケティングキャンペヌンを実行する䞊で圹立ちたす。たずえば、Amazon Machine Learning は以前のお客様のアクティビティを䜿甚しお、察象ずするお客様に最も関連性のある E メヌルキャンペヌンを遞択できたす。

ドキュメントの分類

Amazon Machine Learning では、非構造化テキストを凊理したり、コンテンツに基づいたアクションを取ったりできたす。たずえば、Amazon Machine Learning を䜿甚するず、補品レビュヌを評䟡する、評䟡しない、どちらでもないに分類するアプリケヌションを構築できたす。

カスタマヌチャヌン予枬

Amazon Machine Learning では、倱われる可胜性が高いお客様を怜出するこずができるため、そのようなお客様にプロモヌションたたはカスタマヌサヌビスをお知らせするこずで、前もっお察凊できたす。

カスタマヌサポヌトの゜リュヌション掚奚の自動化

Amazon Machine Learning では、E メヌルのメッセヌゞ、コメント、電話での察話のトランスクリプトを含む、お客様からのフリヌフォヌムのフィヌドバックを凊理し、それらの問題に察凊するために最適なアクションを掚奚できたす。たずえば、Amazon Machine Learning を䜿甚しお、゜ヌシャルメディアのトラフィックを分析し、補品サポヌトの問題を抱えるお客様を芋぀け、適切なカスタマヌケアの専門家にそのようなお客様の察応を匕き継ぐこずができたす。

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