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タグ： 技術的なハウツー

AWS マネージド サービスを使用して DataHub をデプロイし、AWS Glue と Amazon Redshift からメタデータを取り込む – パート 2

ビッグデータ
このシリーズの最初の投稿では、組織向けのメタデータ管理ソリューションの必要性について説明しました。 DataHub をオープンソースとして使用しました...

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探索的データ分析に Amazon SageMaker Canvas を使用する

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探索的データ分析 (EDA) は、ビジネス アナリストがパターンを発見し、関係を理解し​​、仮定を検証し、異常を特定するために実行する一般的なタスクです...

不動産仲介会社の John L. Scott は、Amazon Textract を使用して、住宅所有者の不動産証書から人種制限的な文言を削除しています

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91 年以上前にシアトルで設立されたジョン L. スコット リアル エステートのコア バリューは、Living Life as a Contribution® です。 会社が助けて...

人間によるレビューと BI の視覚化により、インテリジェントなドキュメント処理のためのビジネス ルールをカスタマイズする

AI
さまざまな業界で、膨大な量のビジネス ドキュメントが毎日処理されています。 これらのドキュメントの多くは、紙ベースで、画像としてシステムにスキャンされたり、...

Amazon Comprehend カスタム分類子を使用して IT サービスリクエストの分類を自動化する

AI
企業は、多くの場合、大量の IT サービス要求を処理します。 従来、正しいカテゴリを選択するのは依頼者に負担がかかっていました...

Amazon Kinesis Data Analytics for Apache Flink の一般的なストリーミング データ強化パターン

ビッグデータ
ストリーム データ処理を使用すると、リアルタイムでデータを操作できます。 リアルタイムのデータ分析は、オンタイムで最適化された応答を実現するのに役立ちます...

Amazon SageMaker Pipelines ローカルモードでコストと開発時間を削減

AI
堅牢で再利用可能な機械学習 (ML) パイプラインの作成は、複雑で時間のかかるプロセスになる可能性があります。 開発者は通常、処理スクリプトとトレーニング スクリプトをローカルでテストします。

AWS Glue および AWS CDK ベースの CI/CD パイプラインを使用して ETL ソリューションを構築、テスト、デプロイする

ビッグデータ
AWS Glue は、分析、機械学習 (ML)、および...

Amazon Forecast を使用して Snowflake で時系列予測を自動化する

AI
この投稿は、Snowflake, Inc. の Andries Engelbrecht と James Sun との共同作業です。クラウド...

QnABot と Amazon Lex を使用して Genesys Cloud 用の AI を活用した仮想エージェントを構築する

AI
人工知能技術の台頭により、組織はコンタクト センターの運用にセルフサービス機能を採用して改善し、より積極的でタイムリーな...

Amazon SageMaker Canvas と Amazon QuickSight でインテリジェントな意思決定を可能にします

AI
どの企業も、その規模に関係なく、顧客に最高の製品とサービスを提供したいと考えています。 これを達成するために、企業は理解したい...

マルチテナント Amazon EKS 環境での EKS 上の Amazon EMR の設計に関する考慮事項

ビッグデータ
多くの AWS のお客様は、Kubernetes を管理する負担なく Kubernetes を利用するために、Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) を使用しています...

OpenSearch を使用した XNUMX 億規模のユース ケースに対応する k-NN アルゴリズムを選択する

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組織が自然言語処理 (NLP) システム、レコメンデーション エンジン、検索ベースのシステムなどの機械学習 (ML) アプリケーションの構築に着手する場合、多くの場合...
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