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Amazon SageMaker는 머신러닝 프로젝트를 위한 통합 플랫폼입니다. SageMaker의 기능 중 Amazon SageMaker Studio는 머신러닝 통합 개발환경을 제공하여, 데이터를 준비에서부터 모델을 빌드, 교육 및 배포하는 데 필요한 모든 단계를 수행할 수 있습니다. Amazon EMR은 Apache Spark, Apache Hive 및 Presto와 같은 오픈 소스 분석 프레임워크를 사용하여 대규모 분산 데이터 처리 작업, 대화형 SQL 쿼리 및 ML 애플리케이션을 실행하기 위한 빅 데이터 플랫폼입니다. 이 세션에서는 데이터 과학자와 ML 엔지니어가 ML 워크플로우에서 분산 빅 데이터 프레임워크를 쉽게 사용할 수 있도록 상호 서비스 간의 통합에 대하여 데모를 통해 알아봅니다.
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AWS Black Belt Tech Webinar 2015
Amazon Kinesis
次回のWebinarは、下記よりご確認ください。
http://aws.amazon.com/jp/about-aws/events/#webinar
★AWS Black Belt Tech Webinarとは
AWSのソリューションアーキテクト、TechメンバがAWSのプロダクト/ソリューションを深堀りして解説し、参加されている皆さまからの質問にお答えする無料のWebinar(Webセミナー)です。
毎週水曜日(祝日などを除く)、日本時間の18:00から約1時間にわたってお送りしています。
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AWS Japan YouTube 公式チャンネルでライブ配信された 2022年4月26日の AWS Developer Live Show 「Infrastructure as Code 談議 2022」 の資料となります。 当日の配信はこちら からご確認いただけます。
https://youtu.be/ed35fEbpyIE
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202204 AWS Black Belt Online Seminar Amazon Connect Salesforce連携(第1回 CTI Adap...Amazon Web Services Japan
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企業間の連携においてもSaaS活用シフトが進む一方で、インターネット経由というイメージからセキュリティーに不安を感じて踏みとどまるユーザーは多くいます。こうした懸念を払しょくするAWS PrivateLinkを活用した企業間のプライベート接続や閉域網との構成例、SaaS事業者様からなるPrivateLinkパートナーコミュニティ形成の取り組みをご紹介します。
2021年12月9日に開催された「SaaS on AWS Day 2022」での講演内容です。
パッケージソフトウェアをお持ちのお客様が新たにSaaS版のアプリケーションを検討したいというニーズが増えています。一方で"SaaS版を作っても成功するかわからない"、"WEBアプリケーションを作る技術力や知見がない"といった不安からSaaS化における課題があることも事実です。本セッションでは、小さく早くSaaSビジネスを始めたいお客様に向けて、Amazon AppStream2.0を用いた既存アプリケーションのSaaS化手法をご紹介します。
2021年12月9日に開催された「SaaS on AWS Day 2021」での講演内容です。
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202201 AWS Black Belt Online Seminar Apache Spark Performnace Tuning for AWS ...Amazon Web Services Japan
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セル生産方式におけるロボットの活用には様々な問題があるが,その一つとして 3 体以上の物体の組み立てが挙げられる.一般に,複数物体を同時に組み立てる際は,対象の部品をそれぞれロボットアームまたは治具でそれぞれ独立に保持することで組み立てを遂行すると考えられる.ただし,この方法ではロボットアームや治具を部品数と同じ数だけ必要とし,部品数が多いほどコスト面や設置スペースの関係で無駄が多くなる.この課題に対して音𣷓らは組み立て対象物に働く接触力等の解析により,治具等で固定されていない対象物が組み立て作業中に運動しにくい状態となる条件を求めた.すなわち,環境中の非把持対象物のロバスト性を考慮して,組み立て作業条件を検討している.本研究ではこの方策に基づいて,複数物体の組み立て作業を単腕マニピュレータで実行することを目的とする.このとき,対象物のロバスト性を考慮することで,仮組状態の複数物体を同時に扱う手法を提案する.作業対象としてパイプジョイントの組み立てを挙げ,簡易な道具を用いることで単腕マニピュレータで複数物体を同時に把持できることを示す.さらに,作業成功率の向上のために RGB-D カメラを用いた物体の位置検出に基づくロボット制御及び動作計画を実装する.
This paper discusses assembly operations using a single manipulator and a parallel gripper to simultaneously
grasp multiple objects and hold the group of temporarily assembled objects. Multiple robots and jigs generally operate
assembly tasks by constraining the target objects mechanically or geometrically to prevent them from moving. It is
necessary to analyze the physical interaction between the objects for such constraints to achieve the tasks with a single
gripper. In this paper, we focus on assembling pipe joints as an example and discuss constraining the motion of the
objects. Our demonstration shows that a simple tool can facilitate holding multiple objects with a single gripper.
【DLゼミ】XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matchingharmonylab
公開URL:https://arxiv.org/pdf/2404.19174
出典:Guilherme Potje, Felipe Cadar, Andre Araujo, Renato Martins, Erickson R. ascimento: XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matching, Proceedings of the 2024 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) (2023)
概要:リソース効率に優れた特徴点マッチングのための軽量なアーキテクチャ「XFeat(Accelerated Features)」を提案します。手法は、局所的な特徴点の検出、抽出、マッチングのための畳み込みニューラルネットワークの基本的な設計を再検討します。特に、リソースが限られたデバイス向けに迅速かつ堅牢なアルゴリズムが必要とされるため、解像度を可能な限り高く保ちながら、ネットワークのチャネル数を制限します。さらに、スパース下でのマッチングを選択できる設計となっており、ナビゲーションやARなどのアプリケーションに適しています。XFeatは、高速かつ同等以上の精度を実現し、一般的なラップトップのCPU上でリアルタイムで動作します。
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Amazon EMRでのジョブ実行方法
クラスタの外から
• Stepで実行
– Amazon EMRの仕組みの上で実行
• マネージメントコンソールやCLI
• AWS SDK
• IAM
– 成功/失敗等を簡単に管理できる
– 現状はシリアル実行のみ
• AWSサービスから実行
– Lambda
– Data Pipeline
• 各種スケジューラから実行
Amazon EMR
Amazon EMR
Step API
AWS Data Pipeline
Airflow, Luigi, or other
schedulers on EC2
AWS Lambda
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Amazon EMRでのジョブ実行方法
クラスタ上から実行
• 各アプリケーション毎のインタフェースで実行
– Master Nodeにsshして、コマンド実行
– HiveServer2, spark-submit等でジョブを実行
– Zeppelin, Hue, spark-jobserver等でGUIからジョブを実行
– Oozie等で一連のワークフローとしてジョブを実行
Web UIs: Hue SQL editor, Zeppelin
notebooks,
R Studio, and more!
Connect with ODBC / JDBC using
HiveServer2/Spark Thriftserver
Use Spark Actions in your Apache Oozie
workflow to create DAGs of jobs.
(start using
start-thriftserver.sh)
Or, use the native APIs and CLIs for
each application