2022/8/12 9:00:00 ~ 2022/8/15 9:00:00 (JST)

最近の発表

Amazon Personalize allows rule-based promotions in recommendations

Amazon Personalize では、ビジネス目標に沿ったルールに基づいて、すべてのユーザーのおすすめで特定のアイテムを宣伝できるようになりました。Amazon Personalize を使用すると、開発者はパーソナライズされた製品やコンテンツのレコメンデーションを通じて顧客エンゲージメントを向上させることができます。ML の専門知識は必要ありません。パーソナライズは現在、インタラクションとメタデータ情報に基づいて、各ユーザーに関連するアイテム、または特定のアイテムに類似するアイテムを推奨しています。今回のリリースでは、ユーザーベース全体で宣伝するアイテムを特定するビジネスルールを定義できます。また、レコメンデーションで宣伝されるコンテンツの割合を制御することもできます。たとえば、Eコマースのお客様はこの機能を使用して、「販売中」とマークされた商品でレコメンデーションの 20% を埋めることができます。同様に、ビデオオンデマンドのお客様はこの機能を使用して、鉄道/カルーセルの 40% をリニア/ライブTVコンテンツで満たすことができます。Amazon Personalize は、ビジネスルールと定義に基づいて、プロモーションに関連するアイテムを見つけ、ユーザー固有のレコメンデーション内で配布します。

AWS Graviton2-based Amazon EC2 M6g, M6gd, C6g, and R6g are now available in Asia Pacific (Jakarta) region

本日より、AWS Graviton2 プロセッサを搭載した Amazon EC2 M6g、M6gD、C6g、および R6g インスタンスがアジアパシフィック (ジャカルタ) リージョンで利用可能になりました。AWS Graviton2 ベースのインスタンスは、同等の x86 ベースのインスタンスに比べて最大 40% 優れた価格パフォーマンスを提供します。M6g および M6GD インスタンスは、アプリケーションサーバー、マイクロサービス、中規模データストア、キャッシュフリートなどの汎用ワークロードに最適です。C6g インスタンスは、ハイパフォーマンスコンピューティング (HPC)、バッチ処理、広告配信、動画エンコーディング、ゲーム、分散分析、CPU ベースの機械学習など、コンピューティング集約型のワークロードに最適です。M6gD インスタンスで提供されるローカル SSD ストレージは、キャッシュ、ログ、スクラッチファイルなど、データの高速、低レイテンシーのストレージにアクセスする必要があるアプリケーションに最適です。R6g インスタンスは、オープンソースデータベース、インメモリキャッシュ、リアルタイムビッグデータ分析など、メモリを大量に消費するアプリケーションに最適です。

AWS DeepRacer Student now offers community races and new Intel learning content with a look under the hood of the DeepRacer vehicle

インテルが発表した AWS DeepRacer Student は、強化学習によって駆動される 1/18 スケールのレースカーに動力を与え、機械学習 (ML) を実践するための無料の教材とリソースを提供する、学生向けの初のグローバル自律レーシングリーグです。現在、学生コミュニティのレースと、機械学習推論に関するインテルの OpenVINO™ ツールキットに潜入する追加の学習コンテンツが利用可能になりました。

The Amazon Chime SDK announces elastic channels

Amazon Chime SDK により、開発者はインテリジェントなリアルタイムオーディオ、ビデオ、画面共有をウェブおよびモバイルアプリケーションに追加できます。本日より、Amazon Chime SDK メッセージングは、伸縮自在なチャネルで最大 100 万人のユーザー向けの大規模なチャット体験をサポートします。ユースケースには、スポーツイベント、政治イベント、または伸縮自在なチャンネルを作成するライブエンターテイメントのためのウォッチパーティーが含まれます。Elastic Channelsを使用すると、大勢の視聴者向けに安全でスケーラブルなモデレートチャット体験を簡単に作成できます。組み込みのモデレート機能を使用して、ブランド、企業、またはコミュニティのガイドラインを強化できます。

Amazon Personalize now supports incremental bulk dataset imports

Amazon Personalize が、データを更新し、レコメンデーションの品質を向上させるための新しいオプションである、増分一括データセットのインポートをサポートするようになったことをお知らせします。Amazon Personalize を使用すると、開発者はパーソナライズされた製品やコンテンツのレコメンデーションを通じて顧客エンゲージメントを向上させることができます。ML の専門知識は必要ありません。以前は、Amazon Personalize は 2 種類のデータ取り込みをサポートしていました。大規模なデータセットを取り込むための完全な一括データセットのインポートと、リアルタイムの取り込み用の API（PutEvents、PutItems、PutUsers）です。これで、データセット全体を再供給することなく、既存のデータセットをそのまま維持し、新しい一括ロードデータを追加できます。Amazon Personalize は、増分インポートによって既存のデータセットで見つかったレコードが重複する場合、レコードを現在のバージョンで自動的に更新し、データ取り込みプロセスをさらに簡素化します。

Amazon Kinesis Data Analytics is now available in Asia Pacific (Jakarta) region

Amazon Kinesis Data Analytics がアジアパシフィック (ジャカルタ) リージョンで利用可能になりました。

Amazon RDS Custom for Oracle now supports Scale Compute

Amazon リレーショナルデータベースサービス (Amazon RDS) Custom for Oracle は、スケールコンピュートオペレーションをサポートするようになりました。これにより、Amazon RDS Custom for Oracle インスタンスをスケールアップまたはスケールダウンできるようになりました。

Amazon Personalize launches support for range queries on dynamic filters

Amazon Personalize では、動的フィルタの比較演算子 (=、<、<=、>、>=) をサポートするようになり、ビジネスルールをレコメンデーションに柔軟に適用できるようになりました。Amazon Personalize を使用すると、開発者はパーソナライズされた製品やコンテンツのレコメンデーションを通じて顧客エンゲージメントを向上させることができます。ML の専門知識は必要ありません。動的フィルターでは現在、レコメンデーションを取得するときにフィルター条件を変更できるため、個別の順列を作成せずにフィルタルールをその場で変更できます。今回のリリースでは、比較演算子 (=、<、<=、>、>=) を動的フィルター値とともに使用するオプションを使用することで、レコメンデーションをさらに細かく制御できるようになりました。たとえば、動画やニュースのウェブサイトでは、「新着情報」セクションでこの機能を使用して、過去7日間に紹介された商品のみを推奨できます。同様に、小売店のお客様は、現在ショッピングカートに入っている商品よりも高い価格の商品をフィルタリングして、チェックアウトページで商品をアップセルできます。この機能は、個々のビジネスルールを適用する際の柔軟性を高め、ユーザーのニーズ、好み、および行動の変化に基づいてレコメンデーションを変更できるようにすることで、既存の動的フィルター機能に基づいて構築されています。

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