Amazon Web Services ブログ
Category: Amazon Simple Storage Service (S3)
Amazon Kinesis Video Streams を用いた機械学習のためのパイプラインの構築
この記事は Building machine learning pipelines with Amazon K […]
グローバルサプライチェーンにおける通関リスクの管理
前回のブログ「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」では、企業が AWS を利用して […]
Amazon CloudFront と AWS Lambda@Edge による署名付き Cookie ベースの認証: パート 2 – 認可
この 2 部構成のブログシリーズでは、メールアドレスとドメイン名を使用してユーザー認証を行う方法を学習します。 […]
Amazon CloudFront と AWS Lambda@Edge による署名付き Cookie ベースの認証 : パート 1 – 認証
この 2 部構成のブログシリーズでは、メールアドレスとドメイン名を使用してユーザー認証を行う方法を学習します。 […]
NASCAR のマルチ PB メディアアーカイブを AWS Storage で高速にモダナイゼーション
National Association for Stock Car Auto Racing (NASCAR) […]
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。
ジオテクノロジーズ株式会社の位置情報データレイクにおけるAWSの活用
こんにちは、ソリューションアーキテクトの齋藤です。本稿では、ジオテクノロジーズ株式会社 デジタル本部 ビッグデ […]
Media2Cloud 3.0 でメディアインテリジェンスがよりスマートに
本投稿では、Media2Cloud 3.0 の公式リリースについてお知らせします。このリリースにより、AWS […]
多くのワインを売り、多くのペットに食べ物をやり、多くの顧客に影響を与える: JBS ソリューションと AWS が実現する新しい小売の世界
パンデミックが始まって以来、小売業の顧客の購買習慣は劇的に変化し、後戻りすることはありません。オンラインショッ […]
【開催報告&資料公開】AWS Media Seminar 2022 Q1 – データによるビジネス革新
はじめに 2022年3月10日、メディア関連企業における AWS Analytics サービス活用のベストプラ […]