Amazon とは SageMaker - Amazon SageMaker

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Amazon とは SageMaker

Amazon SageMaker は、フルマネージド型の機械学習 (ML) サービスです。を使用すると SageMaker、データサイエンティストとデベロッパーは、ML モデルを迅速かつ確実に構築、トレーニングし、本番環境に対応したホスト環境にデプロイできます。複数の統合開発環境 (IDEs) で ML ツールを使用できるようにする SageMaker ML ワークフローを実行するための UI エクスペリエンスを提供します。

を使用すると SageMaker、独自のサーバーを構築および管理しなくても、データを保存および共有できます。これにより、ユーザーまたは組織が ML ワークフローを共同で構築および開発する時間が増え、分散環境の非常に大きなデータに対して効率的に実行できるように、より早くマネージド ML アルゴリズム SageMaker が提供されます。 bring-your-own-algorithms とフレームワークのサポートが組み込まれているため、 は特定のワークフローに合わせて調整できる柔軟な分散トレーニングオプション SageMaker を提供します。数ステップで、 SageMaker コンソールから安全でスケーラブルな環境にモデルをデプロイできます。

Amazon の料金 SageMaker

AWS 無料利用枠の制限と の使用コストについては SageMaker、「Amazon SageMaker 料金表」を参照してください。

Amazon を初めてお使いになる方向けの SageMaker情報

を初めて使用する場合は SageMaker、以下を完了することをお勧めします。

  1. Amazon での機械学習の概要 SageMaker – 機械学習 (ML) ライフサイクルの概要と、提供されるソリューションについて説明します。このページでは、主要な概念と、 を使用した AI ソリューションの構築に関連するコアコンポーネントについて説明します SageMaker。

  2. 使用を開始する – 必要に応じて を設定して使用する方法について説明します SageMaker 。

  3. 自動化された ML、ノーコード、またはローコードを使用する – 機械学習タスクを自動化することで ML ワークフローを簡素化する、ローコードおよびノーコードの ML オプションについて説明します。これらのオプションは、自動化された ML タスクごとにノートブックを生成することでコードを可視化できるため、ML 学習ツールとして役立ちます。

  4. が提供する機械学習環境を使用する SageMaker – ready-to-use やカスタムモデルに関する情報や例など、ML ワークフローの開発に使用できる ML 環境をよく理解してください。

  5. 他のトピックを詳しく見る – デ SageMaker ベロッパーガイドの目次を使用して、その他のトピックを詳しく説明します。例えば、ML ライフサイクルステージに関する情報は、 および が提供するAmazon での機械学習の概要 SageMaker SageMakerさまざまなソリューションで確認できます。

  6. Amazon SageMaker リソース – SageMaker が提供するさまざまなデベロッパーリソースを参照してください。