カスタムモデルを使用する - Amazon SageMaker

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カスタムモデルを使用する

Amazon SageMaker Canvas を使用すると、データでトレーニングされたカスタムモデルを構築できます。データに基づいてカスタムモデルをトレーニングすることで、データに特有の最も代表的な特性や傾向を把握できます。例えば、倉庫の在庫データに基づいてトレーニングするカスタム時系列予測モデルを作成して、物流業務を管理することができます。

Canvas カスタムモデルは、次のタイプのデータセットでトレーニングできます。

  • 表形式 (数値、カテゴリ、時系列、テキストデータを含む)

  • 画像

次の表は、Canvas で構築できるカスタムモデルのタイプと、サポートされているデータ型とデータソースを示しています。

モデルタイプ ユースケースの例 サポートされているデータ型 サポートされているデータソース

数値予測

平方フィートなどの特徴に基づく住宅価格の予測

数値

ローカルアップロード、Amazon S3、SaaS コネクタ

2 カテゴリ予測

カスタマーチャーン予測

バイナリまたはカテゴリ

ローカルアップロード、Amazon S3、SaaS コネクタ

3+ カテゴリ予測

退院後の患者の予後予測

カテゴリ

ローカルアップロード、Amazon S3、SaaS コネクタ

時系列予測

次の四半期の在庫予測

時系列

ローカルアップロード、Amazon S3、SaaS コネクタ

単一ラベル画像予測

画像に含まれる製造上の欠陥の種類の予測

画像 (JPG、PNG)

ローカルアップロード、Amazon S3

マルチカテゴリテキスト予測

商品説明に基づいた衣類、電気製品、家庭用品などの製品カテゴリの予測

ソース列: text

ターゲット列: バイナリまたはカテゴリ

ローカルアップロード、Amazon S3

開始方法

カスタムモデルから予測を構築して生成するには、以下を実行します。

注記

Amazon SageMaker Studio Classic でトレーニング済みのモデルを Canvas と共有する場合は、独自のモデルを Canvas SageMaker に持ち込むことができます。モデルが共有できるかどうかについては、BYOM の前提条件を確認してください。