[AIM319] Build, manage, and scale ユースカジノ 出金 development with a web-based visual interface（AI/ユースカジノ 出金）

投稿日: 2022/12/09

Amazon SageMaker Studioは、データサイエンスと機械学習（ユースカジノ 出金）のための統合開発環境（IDE）です。

このセッションでは、SageMaker Studioを使用してデータを準備し、Webベースの単一のビジュアルインターフェイスでユースカジノ 出金モデルを構築、トレーニング、展開、管理する方法について説明しました。

ユースカジノ 出金開発のための包括的なツールセットにアクセスする方法と、SageMaker Studioを離れずにステップをすばやく切り替える方法について学びました。

Agendaは次のとおりです。

• ユースカジノ 出金 Studioの概要
• JPMorgan Chaseのユースカジノ 出金 Studioの旅
• 新しいユースカジノ 出金 Studioの機能
• デモ

Amazon SageMaker Studioはユースカジノ 出金用のユニバーサルIDEです。データの準備、特徴量の保存、バイアス検出、ノートブックでビルド、パラメータの調整、本番環境での展開、予測の説明、管理、監視の範囲が含まれます。データサイエンティスト、ユースカジノ 出金エンジニア、データエンジニアはSageMaker Studioを使用できます。

OmniAIは、データサイエンティストとユースカジノ 出金エンジニアがクラウド規模の機械学習モデルを迅速かつ簡単に構築し、モデル学習・展開まで可能なJPMorgan Chaseの完全管理プラットフォームサービスです。

JPMorgan ChaseがStudioを有効にする方法は次のとおりです。

[アクセス]

• OmniAIのユースカジノ 出金使用：学習とJPMorgan Chase内のプラットフォームサービス
• カスタムSDK

[Security]

• 事前署名されたURL（有効期限、ソースIP）の有効性
• VPCモード
• EFS暗号化
• ダウンロードボタン無効化
• Egress コントロール

Studioで利用可能なユースカジノ 出金の機能は次のとおりです。

• Data Wrangler：ユースカジノ 出金用のデータ収集と準備
• Pyspark processing jobs：Pythonベースのビルド、BYOR Spark
• Feature store: 特徴量の保存、カタログ化、検索、再利用
• Autopilot: 完全な可視性を備えたユースカジノ 出金モデルの自動生成
• Experiments: チーム間のモデル成果物の追跡、視覚化、共有
• Debugger ユースカジノ 出金 profiler: 学習実行のデバッグとプロファイリング
• Clarify:偏向検出と予測の理解
• Pipelines：ワークフロー自動化、ユースカジノ 出金用CI / CD、コアモデルカタログ
• Model monitoring : デプロイされたモデルの精度を維持

ユースカジノ 出金の新しいアップデートは次のとおりです。

• Studio ユースカジノ 出金が新しく改編されました。左側のタブで使用したいStudioの機能をさらに見つけやすくするように変更したり、メインページのユースカジノ 出金などに対して変更されました。
• データの準備が簡素化されました。
• サーバーレスでデータ準備が可能になりました。一例として、ユースカジノ 出金 Notebookコードを使用してデータを準備できます。
• リアルタイムコラボレーションが可能になりました。
• ノートブックコードを本番準備ジョブに自動的に変換します。

JPMorgan Chaseのケースでは、OmniAIについて知ることができました。また、今後ユースカジノ 出金にどのような機能が追加され、どのような点が変わるのかを教えてくれて有用なセッションでした。