翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。
Amazon SageMaker のMachine Learning 環境
Amazon SageMaker では、次の機械学習環境がサポートされています。
-
Amazon SageMaker Studio: 機械学習モデルを構築、トレーニング、デバッグ、デプロイ、モニタリングできます。
-
Amazon SageMaker ノートブックインスタンス:Jupyter Notebook アプリケーションを実行するコンピューティングインスタンスから、データを準備して処理し、機械学習モデルをトレーニングしてデプロイできます。
-
Amazon SageMaker Studio dio Lab: Studio dio dio ab は無料のサービスであり、AWSアカウントがなくても、 JupyterLabオープンソースベースの環境内のAWSコンピューティングリソースにアクセスできるようになります。
-
Amazon SageMaker Canvas: コーディングしなくても、機械学習を使用して予測を生成できます。
-
Amazon SageMaker geospatial: 地理空間モデルを構築し、トレーニングし、デプロイすることができます。
-
RStudio on Amazon SageMaker: RStudio は、コンソール、直接コード実行をサポートする構文強調表示エディタ、プロット、履歴、デバッグ、ワークスペース管理のためのツールを備えた R
向けのIDE です。
Studio Lab SageMaker インスタンスとノートブックインスタンスを除くこれらの機械学習環境を使用するには、ユーザーまたは組織の管理者が Amazon SageMaker ドメインを作成する必要があります。Studio Lab には個別のオンボーディングプロセスがあります。
トピック
