AI・機械学習 Amazon SageMakerの仕組みとは？現場で使う前に押さえたい構造と設計思想
Amazon SageMakerは、機械学習モデルの開発・学習・デプロイを一元管理できるAWSのサービスです。Notebook、トレーニング、推論などの機能が疎結合で構成されており、必要な工程ごとにリソースを柔軟に活用できます。
AI・機械学習 
AWS 【無料】SageMaker Studio Labの使い方とSageMakerとの違いを徹底解説
SageMaker Studio Labは、AWSアカウント不要・無料で使えるクラウド型の機械学習環境です。ブラウザ上でJupyter Notebookを操作し、PythonでAIモデルを簡単に学習・検証できます。Amazon SageMakerは商用向けの本格的な開発・運用基盤で、大規模データ処理やモデルのデプロイ、自動化まで対応している点が大きな違いです。
AWS Amazon SageMakerの導入手順と環境構築のポイントをわかりやすく解説
Amazon SageMakerは、AWS上で機械学習モデルの開発からデプロイまでを一元管理できるサービスです。導入時は、IAM Identity Center（SSO）の設定とバージニア北部リージョンでの環境構築が重要です。また、クイックセットアップを使えば、VPCやロールなどを自動生成し、短時間でStudioを起動が可能です。
AWS 【SageMaker】AWSのAIサービスを初心者向けに使い方や活用方法をわかりやすく解説
Amazon SageMakerは、AI開発を手軽に始められるAWSの機械学習サービスです。本記事では、データの前処理から学習・モデルの公開まで、すべてをブラウザ上で完結できるなどのSageMakerの概要や特徴、できることを初心者向けにわかりやすく解説します。
データベース・分析 【AWS実践編】FlaskとAmazon Auroraの連携アプリをECSでデプロイする
この記事では、前回ご紹介した「FlaskとAmazon Aurora！データベース連携の方法を徹底解説」の続きとして、FlaskとAmazon Auroraを連携させた単語帳アプリをAWS ECS (Elastic Container Se...
AWS 【AWS Cognito】アプリにログイン認証機能を実装！Cognito＆Flaskで始める認証入門
「Webアプリにログイン機能をつけたいけど、セキュリティとかユーザー管理って大変そう…」そんな悩みを抱えているあなたに朗報です！PythonとAWS Cognitoを組み合わせれば、驚くほど簡単に、そしてセキュアな認証システムをあなたのWe...
データベース・分析 【実践】FlaskとAmazon Aurora！データベース連携の方法を徹底解説
PythonのWebフレームワークFlaskと、AWSが提供するスケーラブルなリレーショナルデータベースサービスAmazon Auroraを組み合わせ、データの保存・管理ができる単語帳アプリの開発に挑戦しましょう。
Azure 【Microsoft Fabric③】分析と可視化｜Direct LakeモードとPower BI連携
第2回では、パイプライン・メダリオン・ショートカット・ミラーリングでデータをOneLakeに集める技術を整理しました。データが揃ったら、いよいよ「分析して見える化する」フェーズです。ここでFabricの真価が発揮されます。特に Direct...
Azure Azure Batchとは？概要やterraformでのデプロイ方法を解説
Azure Batchの基本概念から料金体系、Terraform等での作成方法まで初心者向けに解説。大規模並列処理を低コストで実現する方法を詳しく説明します。科学計算や機械学習での活用例も紹介。
Azure TerraformでAzure VMを構築する【応用編】
terraformでVMを作成する応用編として、基本的な設定に可用性ゾーンの設定、受信ポートの設定、自動シャットダウン設定、バックアップの有効化、正常性プローブ拡張機能を追加するコードを解説します。