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Amazon SageMaker とは
Amazon SageMaker はフルマネージド型の機械学習サービスです。WithSageMaker では、データサイエンティストと開発者が素早く簡単に機械学習モデルの構築と研修を行うことができ、稼働準備が整ったホスト型環境に直接デプロイできます。統合された Jupyter オーサリングノートブックインスタンスから、調査および分析用のデータソースに簡単にアクセスできるため、サーバーを管理する必要がありません。また、一般的な機械学習アルゴリズムも使用できます。そうしたアルゴリズムは、分散環境できわめて大容量のデータに対しても効率良く実行できるよう最適化されています。bring-your-own-algorithmsとフレームワークをネイティブにサポートし、SageMaker特定のワークフローに合わせて調整できる柔軟な分散型トレーニングオプションを提供します。SageMaker Studio または SageMaker コンソールからクリック 1 つで起動して、安全でスケーラブルな環境にモデルをデプロイします。
このガイドには、SageMaker 機能に関する情報とチュートリアルが含まれています。詳細については、「Amazon SageMaker 開発者用リソース
トピック
SageMakerアマゾン価格
AWS他の商品と同様、SageMaker Amazonを利用するための契約や最低契約はありません。トレーニングとホスティングは、分ごとの使用量で課金されます。最低料金や前払いの義務はありません。SageMaker の使用料金に関しては、「SageMaker の料金
SageMakerアマゾンを初めてご利用になる方ですか？
SageMaker を初めて使用する方には、次のことをお勧めします。
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読む SageMakerアマゾンの仕組み — このセクションではSageMaker、AI ソリューションの構築に必要な基本コンポーネントの概要、主要な概念の説明、およびについて説明しますSageMaker。このトピックを記載されている順序で読むことをお勧めします。
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アマゾンをセットアップ SageMaker 前提条件 - このセクションでは、AWS アカウントを設定する方法について説明します。
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Amazon SageMaker Autopilot は、機械学習タスクを自動化することで機械学習体験を簡素化します。SageMaker を初めて使用する場合は、最も簡単なラーニングパスが提供されます。また、自動化された ML タスクごとに生成されたノートブックを使用してコードを可視化する優れた学習ツールとしても機能します。その機能の概要については、「SageMaker オートパイロット」を参照してください。機械学習モデルの構築、トレーニング、デプロイを開始するため、Autopilot は次の機能を提供します。
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開始方法— このセクションでは、SageMaker Studio、SageMakerまたはコンソールと SageMaker API を使用して最初のモデルをトレーニングする方法について説明します。SageMaker によって提供されるトレーニングアルゴリズムを使用します。
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その他のトピックについて調べる – 必要に応じて、次の操作を実行します。
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Python コードを送信してディープラーニングフレームワークでトレーニングする — ではSageMaker、独自のトレーニングスクリプトを使用してモデルをトレーニングできます。詳細については、「Machine Learning フレームワークと言語」を参照してください。
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Apache Spark から直接 SageMaker を使用する – 詳細については、「アマゾンでApache Sparkを使う SageMaker」を参照してください。
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SageMaker独自のカスタムアルゴリズムのトレーニングとデプロイに使用する — カスタムアルゴリズムを Docker にパッケージ化して、トレーニングやデプロイを行えるようにします。SageMakerDocker SageMaker コンテナとの相互作用方法と Docker SageMaker イメージの要件については、を参照してください。Docker コンテナを使用してモデルを構築する
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SageMakerアマゾンの仕組み
SageMaker は、機械学習に基づいたモデルをアプリケーションにすばやく簡単に統合できる、完全マネージド型のサービスです。このセクションでは、機械学習の概要と SageMaker の仕組みについて説明します。SageMaker を初めて使用する方には、次のセクションを順に読むことをお勧めします。
