アジェンダ、お申込みは、こちらのサイトから。 https://pages.awscloud.com/AmazonSageMaker20190521.html

第5回目となったAmazon SageMaker事例祭りは、第4回と同じく、Amazon SageMakerとGround Truthを中心にご紹介いたします。Amazon SageMakerは、データサイエンティストやエンジニアが機械学習を行う上での効率を改善し、機械学習にとって重要なイテレーションの負荷を低減しています。

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。2018年12月には、Amazon SageMaker Ground 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。

本セミナーでは、当該サービスの最新情報や技術情報、活用事例を提供するとともに、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。

Amazon SageMaker 事例発表

• 株式会社Agoop　吉田 雄大 様 「MLプロジェクトへのSageMaker導入における活用事例と勘所」 以前から検討していた機械学習プロジェクトでのSageMakerの利用を昨年から本格的に始めました。SageMakerの各種機能を用いることで、機械学習プロジェクトの開発効率は格段に上がります。 本講演では弊社での活用事例を元に、SageMakerの導入で苦労したポイントや、実際に活用に至るまでの取り組み、今後の課題についてお話しします。

• 株式会社ぐるなび　プラットフォームセクション　データインテグレーショングループ　長谷川 正彦 様 「Ground TruthとSageMakerで行う飲食店メニュー画像分類について」

• 株式会社アプトポッド　データサイエンティスト　南波寛直 様 「小規模データサイエンスチームを支えるSageMaker Ground Truth」 お客様ごとに性質の異なるデータに対し、限られた社内リソースで効率的・安定的にアノテーションを行うために、Amazon SageMaker Groud Truthの利用を始めました。「データのラベル付けの自動化」機能と「社内チームによるラベル付け」機能を中心に、実際の活用方法をご紹介します。

アジェンダ、お申込みは、こちらのサイトから。 https://pages.awscloud.com/AmazonSageMaker20190521.html