センサーデータを分析するデータ基盤候補として、Data Firehose + S3 Tables + Athenaを試してみた

サービスアカウントキーを用いずにGitHub ActionsからGoogle Cloudと認証する

Cloud Runのヘルス/レディネスチェックについて調べてみた

スプレッドシート->BigQuery->データポータルでSQLでのデータ加工処理が必要なレポート作成を試してみる

Cloud Functionsを定期実行させてみる

Google Cloudの認定資格の遠隔監視オンライン試験を受けてみた

[動画公開] アプリから集まるイベントデータのリアルタイム処理入門 #devio2020

MySQLでNOT NULLかつデフォルト値を指定しているカラムへのNULLでのUPDATE時の挙動と厳格モードによる挙動の変化

S3イベントをトリガーにECS on Fargateでタスクを実行する

AppFlowでGoogle AnalyticsからS3への連携を試してみた

ReactでApexChartsを使ってリアルタイムにデータを更新する折れ線グラフを描画する

Kinesis Data Analyticsを使ったストリーム分析のワークショップをやってみた

Diagramsを使ってPythonでシステム構成図を描く

Kinesis Data Streamsに流れてくるイベントをPersonalizeのEventTrackerに投げてみる

Amazon Personalizeでハイパーパラメータのチューニング結果を取得できるようになりました!

Amazon Personalizeのイベント追加前後のレコメンド内容の変化を調べてみた

Boto3を使ってTrusted Advisorのチェック項目ごとの節約費用の見積もりを取得してみる

PersonalizeのAutoML機能を使ったレシピの自動選択を試してみた

Personalizeのコールドアイテム用レシピで増分学習を試してみた

Personalizeで未学習ユーザに対するレコメンドを試してみた

PersonalizeのバッチレコメンドジョブをBoto3を使って試してみた

SageMaker Autopilotの学習結果をHiPlotで可視化してみる

Boto3で特定のAPIが使えない時に確認したい、AWS サービスのカスタムモデルデータ

TensorBoardのマネージドサービス、TensorBoard.dev(プレビュー）を触ってみた

データ処理ライブリのpandas 1.0.0がリリースされました！

Amazon SageMaker Debuggerによって収集したデータをTensorBoardで確認する

Amazon SageMakerでのTensorFlowの学習ログをTensorBoardで確認する

Amazon SageMakerがTensorFlow 2.0に対応しました

GlueのクローラでS3のCSVデータを検出し、Athenaでクエリを実行する

SageMaker Python SDKのS3モジュールを使って、S3スキームのURLでのS3オブジェクト操作を楽にする

Amazon SageMakerで複数のモデルを同じエンドポイントにホスティングしてみた

[小ネタ]Amazon SageMaker Processingのジョブの一覧をBoto3を使って確認する

Apache Flink PlaygroundsでApache FlinkとApache Kafkaによるストリーム処理の雰囲気を感じてみた

Amazon SageMaker Debuggerのビルトインルールについて調べてみた

Amazon SageMaker Debugger のカスタムルールを用いたTensorFlowモデルのデバッグ – 機械学習 on AWS Advent Calendar 2019 #reinvent

Amazon SageMaker Debugger で学習の異常を検出し、学習ジョブを停止する – 機械学習 on AWS Advent Calendar 2019 #reinvent

[資料] re:Growth 2019 Osaka で「Amazon SageMakerの最新アップデートの紹介」について発表しました #reinvent #cmregrowth

CloudWatch EventsとLambdaを使って、SageMaker の学習ジョブ終了通知bot(Slack)を作ってみた – 機械学習 on AWS Advent Calendar 2019

[レポート]AIM362-R1 – Amazon SageMakerを使った構築、学習&デバッグ、デプロイ&モニタリング #reinvent

Amazon Personalize でコールドアイテムに対応したレシピでレコメンドしてみた – 機械学習 on AWS Advent Calendar 2019

[レポート]AIM338 – コンテナとAmazon SageMakerにおける機械学習 #reinvent

[レポート]AIM230-R – 新しいAmazon SageMaker ノートブックの体験: 大規模な共有と共同利用 #reinvent

[レポート]AIM214-R1 – 機械学習のための初のIDE、Amazon SageMaker Studioの紹介 #reinvent

[レポート]AIM361-R1 – Amazon SageMakerを用いた機械学習モデルの最適化 #reinvent

[レポート]CON306-R1 – 機械学習インフラストラクチャ on Amazon EKS with Kubeflow の構築 #reinvent

Amazon SageMaker Processingを試してみた #reinvent

機械学習における前後処理と評価処理を担う、Amazon SageMaker Processingが発表されました #reinvent

[レポート]SVS333-R – Amazon Aurora Serverless & the Data APIに対応するサーバレスAPIの作成 #reinvent

[レポート]OPN207 – PartiQL: 全てのデータのためのクエリ言語 #reinvent

Amazon SageMakerでXGBoostをフレームワークとして使ってみた – 機械学習 on AWS Advent Calendar 2019

HIGOBASHI.AWS 第12回 活用編で「Amazon Personalizeではじめるレコメンドサービス」について話しました #higobashiaws

Amazon Auroraで機械学習サービスを直接呼び出す機能がサポートされました！

AWS Data Wranglerを使ってpandas -> AthenaとAthena -> pandasをやってみた

Amazon Personalizeでバッチレコメンドがサポートされました!

Amazon SageMakerで特定のGitリポジトリに含まれるTensorFlowモデルを学習させる

Developers.IO 2019 TOKYOで「DeepRacerで始める機械学習」について話しました #cmdevio #cmdevioH

Visual Studio CodeでJupyter Notebookを動かしてみた

Pythonのスクリプトからウェブアプリを簡単に作れるStreamlitをさわってみた

Developers.IO 2019 in OSAKAで「DeepRacerで始める機械学習」について話しました #cmdevio

Step Functionsで扱えるSageMakerのAPIが増えました