Amazon Web Services ブログ

Category: Amazon SageMaker

the labeling and ML journey using Ground Truth and MLflow

Amazon SageMaker Ground Truth と Databricks MLflow を用いた MLOps 感情分析パイプラインの構築

より深いインサイトを得るために機械学習（ML）を導入する企業が増える中、ラベリングとライフサイクル管理という2つの重要な課題に直面しています。ラベリングとは、データを確認し、ML モデルがそこから学習できるようにラベルを追加して、データのコンテキストを提供することです。ラベルとは、音声ファイルの文字起こし、写真内の車の位置、または MRI 画像内の臓器の箇所などが該当します。データのラベリングは、ML モデルがデータに対してうまく動作するようにするために必要です。ライフサイクル管理は、ML 実験のセットアップと、結果を得るために使用したデータセット、ライブラリ、バージョン、モデルを文書化するプロセスなどに関係するものです。あるチームは、1つのアプローチに落ち着くまでに何百もの実験を行うかもしれません。その実験の要素を記録しておかないと、過去のアプローチに立ち戻って再現するのは難しいでしょう。

動的なサプライチェーンプラットフォームを構築する方法: 入門書

ダイナミックかつ急速に変化する世界で消費者のニーズを満たすために、組織は先を見越しつつリアルタイムに対応できる […]

Hugging-Face-Logo

ドキュメントの要約を Hugging Face on Amazon SageMaker で民主化する

ドキュメントの要約は、M&E 業界における重要なユースケースの一例です。記事の見出しの作成からプッシュ通知用の短文要約の作成まで、自動化された文書要約ソリューションは、コンテンツプロバイダーが消費者とより効果的にエンゲージメントを築くのに役立ちます。従来、要約作業は手作業で行われていました。しかし、特に最近のユーザー作成コンテンツの爆発的な増加により、それは必ずしも実用的ではありません。最新の自然言語生成（NLG）モデルは、高品質の文書要約を自動生成することができます。そして、 Amazon Web Services（AWS）パートナーからのソリューションは、これらのモデルの使用を容易にします。AWS パートナーである Hugging Face 社の Transformers ライブラリと Amazon SageMaker – ML を併用すれば、すべてのデータサイエンティストと開発者が、これらのモデルをこれまで以上に簡単に利用できるようになります。このブログ記事では、Amazon SageMaker を使用して、Hugging Face ライブラリを使用した最先端の文書要約ソリューションをデプロイする方法について説明します。

← Older posts
Newer posts →