Amazon SageMakerでセキュリティに強い機械学習環境を構築する ①

はじめに 学習データやその分析結果の保存先はもちろん、ワークフローの設計や経路制御まで、一貫して機密性が保持された環境を構築し、情報漏洩のリスクを最小限に抑えること。 ローカル環境でこれを担保しようとすれば、専門知識が必要になるうえ、非常に手間がかかります。かといって、じっくりと分析作業に集中できない、という状況は避けたい。 このジレンマを解決するサービス群が、AWSには用意されています。 本連... 続きを読む
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