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2022.07.29
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カテゴリ: 先端技術

Amazon Sagemaker Canvas
アマゾン セージメーカ キャンバス

Contributing to the ongoing drive to put machine learning and analytics abilities in the hands of as many people as possible the "democratization of data science" Selipsky announced the launch of Canvas for Amazon s machine learning service, SageMaker.

できる限り多くの人々が機械学習と解析能力を手入れる進行中のキャンペーン- 「データ科学の民主化」 -に貢献して セリプスカイはアマゾンの機械学習サービスのためのキャンバス、 セージメーカーの立ち上げを発表しました。

Canvas is a “no-code” solution that uses visual tools to allow anyone with no formal background in data science to start analyzing, interrogating, and querying data in an intuitive way, automating tasks such as data cleansing and transformation while making it simple to train models and generate insights from the information. It is focused on business use cases, such as fraud detection and process optimization, rather than academic uses. With the launch of tools like SageMaker Canvas, it’s great to see Amazon further committing itself to the task of enabling as many people as possible to take advantage of the opportunities of AI and ML.

キャンバスは、情報からモデルを訓練して、そして洞察を生み出すことを単純化する一方で、データ洗浄と変換のような仕事を自動化して、データ科学における正式のバックグラウンドがない誰でも直観的な方法でデータを解析し、尋問し、そして質問し始めることを可能にするために視覚的手段を使う「コード不要」の解決です。 それは学術的利用よりむしろ、詐欺発見とプロセス最適化のような、ビジネスのユースケースに集中されます。 セージメーカーキャンバスのような道具の立ち上げで、アマゾンがさらにそれ自身をできる限り多くの人々がAIと ML の機会を利用することができるようにする仕事にさらなる専心しているのを見ることは素晴らしいです。

Selipsky said, "We built Amazon Sagemaker as a way to democratize machine learning … so we asked ourselves whether there's something we can do to further democratize ML by helping an entirely new group of users with no ML experience no data science experience who are not even developers, to be able to do machine learning. Today I m excited to announce a new capability of SageMaker, to enable business users and analysts to generate highly accurate machine learning predictions with no coding required.”
セリプスカイは言いました、「我々は、機械学習を民主化する方法としてアマゾン セージメーカーを作りました、 それで我々は、 ML 経験- データ科学経験 -なしの開発者でないユーザーの完全に新しいグループが機械学習をすることができるように手を貸すことによって、我々自身に我々がさらに ML を民主化するためにすることができる何かがあるかどうか尋ねました。今日私は、ビジネスユーザーとアナリストがコーディングを必要としない 大いに正確な機械学習予測を生成できるようにしてセージメーカーの新しい能力発表に興奮しています。」

AWS IoT TwinMaker
AWS IoT
ツインメーカー

Digital twins are essentially virtual copies of real-world objects, systems or processes anything from a simple machine to an entire city. IoT TwinMaker makes it faster and easier for developers to create digital twins of real-world systems like buildings, factories, industrial equipment, and production lines. It can be used to run simulations in the virtual domain in order to gather data on how the subject might perform in the real world at a fraction of the time and expense.
デジタルツインは本質的に実世界のオブジェクト、システムあるいはプロセス ( 単純なマシンから都市全体までの何でも)の仮想コピーです。 IoT ツインメーカーは開発者が建物、工場、工業設備と生産ラインのような実世界のシステムのデジタルツインを作成することをより速く、より容易にします。 それは、主題がどのように実世界で働くかについて、データを集めるために仮想ドメインでシミュレーションを行なうために(ほんの少しの時間と費用で)使うことが可能です。

IoT TwinMaker connects to real-world data sources and automatically generates “knowledge graphs” that map out the relationships between the data sources and operational characteristics of whatever is being twinned. All of this happens via 3D models that update in real-time as the data changes. AWS has established partnerships with Siemens, Carrier, and Accenture to integrate the service with industrial IoT services.
IoT ツインメーカーは、実世界のデータにつながり、データ・ソースと双子化するものが何であれ、その機能特性との関係についてマップ化する「知識グラフ」を自動的に生成します、。 このすべては、データが変化するにつれて、リアルタイムで更新する3Dモデルを経由して起きます。 AWS はそのサービスを工業 IoT サービスと統合するためにシーメンス、通信事業者、アクセンチュアとの間で協力を確立しました。

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Last updated  2022.07.30 05:29:01
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