Amazon Machine Learningの評判・口コミ 全17件

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Amazon Machine Learningのユーザーレビュー・評価一覧

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非公開ユーザー

ソフトウェア・SI|保守・運用管理|100-300人未満|IT管理者|契約タイプ 有償利用

企業所属 確認済
投稿日:

AWSでしか実現できない機能

機械学習ソフトで利用

この製品・サービスの良いポイントは何でしょうか?

Amazon SageMaker
を社内エンジニアの学習・試験開発用に、
Amazon CodeGuru
Amazon Polly
Amazon Transcribe
Amazon Translate
を自社内での業務の効率化のために使用しています。

SageMakerは、自社内での機械学習の知識がないエンジニアに効率的かつスピーディーにスキルを身につけてもらうのに役立ちました。

Polly等のAIサービスは自社で開発しているサービスの多言語対応・アクセシビリティ対応のコスト削減等のために導入しました。
手軽に使用できるため、今では社員が様々な用途で便利に使用しています。

改善してほしいポイントは何でしょうか?

SageMakerは意外とコストがかかる印象があります。
GPUワークステーションを買い足すかSageMakerを使うかでいつも悩みます。
もう少し価格が下がると助かります。

一部のAIサービスはWEBインターフェイスがいまいちなのでもう少し使いやすくなると助かります。

どのようなビジネス課題を解決できましたか?あるいは、どのようなメリットが得られましたか?

AIサービスを身近に活用する機会を、手軽かる安価で自社内に提供できました。
機械学習の知識がないエンジニアに、効率的かつスピーディーにスキルを身につけてもらうのに役立ちました。

検討者にお薦めするポイントがあれば記入ください

他のPaaS・SaaSでは補完できない充実した機能

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非公開ユーザー

デザイン・製作|開発|20人未満|ユーザー(利用者)

企業所属 確認済
投稿日:

不自由な点はありますが、目的に合った使い方をすれば問題なし

機械学習ソフトで利用

この製品・サービスの良いポイントは何でしょうか?

業務でKaggleを取り組むことになり特徴量の傾向をすぐに知りたいときに便利で、おなじみのCSVファイルがあれば予測モデル作成まであっという間に終わります。データソースはAmazon S3を保存場所としてCSVを読み読み込めばデータの準備完了です。あとの流れはターゲットを選択して、チューニングをする過程でデータの特徴を速やかに掴めます。

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非公開ユーザー

情報通信・インターネット|解析・シミュレーション|20人未満|ユーザー(利用者)

企業所属 確認済
投稿日:

モデル評価が可視化されたグラフを見ながらやりやすい

機械学習ソフトで利用

この製品・サービスの良いポイントは何でしょうか?

使い道のなかったカスタマーサポート業務で蓄積したデータを利用しています。データをS3に入て予測対象を設定して学習させればモデルが出来るます。モデルの良し悪しを見極めるために、モデル評価機能を使ってモデルをグラフに可視化してくれるので、納得するまで何度も調整しますが、クリック操作で設定内容を変更するだけなので非常に簡単です。

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播磨 駿

株式会社HAYASE|その他教室・スクール|その他専門職|20人未満|ユーザー(利用者)

企業所属 確認済
投稿日:

そこそこ学習済みモデルが多い

機械学習ソフトで利用

この製品・サービスの良いポイントは何でしょうか?

ディープラーニングにそれほど踏み込まずとも、学習済みモデルはじめ機械学習モデル構築の道筋が確保されており、AI実用のハードルが低い。

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山本 通

trustytrading.work|ソフトウェア・SI|その他専門職|20人未満|ユーザー(利用者)

企業所属 確認済
投稿日:

機械学習に特価したAMIの提供

機械学習ソフトで利用

この製品・サービスの良いポイントは何でしょうか?

AWSクラウドでの、AIサービス、ML フレームワークなどをひっくるめて、Amazon Machine Learningとアピールしているようです。

独自性が強いのは、AIサービスで、事前にトレーニング済みの AI サービスから、コンピュータビジョン、言語、レコメンデーション、および予測のサービスを選択できます。

MLフレームワークとは、実質、機械学習フレームワークがインストール済みのAmazon マシンイメージ (AMI)の提供で、TensorFlow、PyTorch、Apache MXNet、その他の一般的なフレームワークから選択し、機械学習アルゴリズムを実験してカスタマイズすることができます。Amazon SageMaker でマネージド型として好きなフレームワークを使用したり、あるいは一般的な深層学習フレームワークとツールの最新バージョンに合わせて設定された AWS 深層学習 AMI (Amazon Machine Images) を使用したりすることが可能です。

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大塚 光

セーバー株式会社|ソフトウェア・SI|開発|20人未満|ユーザー(利用者)

企業所属 確認済
投稿日:

機械学習のスキルが必要ない

機械学習ソフトで利用

この製品・サービスの良いポイントは何でしょうか?

Amazonが提供してくれるトレーニング済みのAIを使用することで、機械学習の学習をすることなく最適な結果が得られるのがポイントです。

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非公開ユーザー

ソフトウェア・SI|営業・販売・サービス職|50-100人未満|ユーザー(利用者)

企業所属 確認済
投稿日:

さすがamazon 優れたCloud Software

機械学習ソフトで利用

この製品・サービスの良いポイントは何でしょうか?

解析がとても優れていると思います。BI(ビジネスインテリジェンスもお気に入り)
サービス母体がamazonの為、今後のアップデートにも期待ができる。

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g2crowd

米国(G2 Crowd)のレビュー

本ページにあるレビューの一部は、機械翻訳したものを掲載しています。 詳細を知りたい方は各レビューからG2 Crowdの原文をご覧ください。

Anonymous

Anonymous

||Computer & Network Security

投稿日:

コンピュータビジョン、スピーチなどの多数のアプリケーション向けサービスを提供するAmazon ML(アマゾンML)

どのようなビジネス課題を解決できましたか?あるいは、どのようなメリットが得られましたか?

他の現行データベースツールと統合できます。また、解析ツールが非常に優れており、私はビジネスインテリジェンスツールを特に気に入っています。

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  • 原文
Anonymous

Anonymous

||Computer & Network Security

投稿日:

驚くほど優れたMLクラウドソフトウェア

どのようなビジネス課題を解決できましたか?あるいは、どのようなメリットが得られましたか?

株を分散投資するためのアルゴリズムを開発していたのですが、株価傾向を予測するアルゴニズムの開発に機械学習が必要でした。利用頻度は少なく、月に数回の利用によるアルゴリズムでしたが、株を売却するより保有し続けた方がよいかを確かめました。

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