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TECH+ 解説/事例記事（クラウド） 連載一覧 AWSではじめる機械学習 ～サービスを知り、実装を学ぶ～
AWSではじめる機械学習 ～サービスを知り、実装を学ぶ～
【連載】

AWSではじめる機械学習 ～サービスを知り、実装を学ぶ～

Amazon SageMaker Studioの基本的な使い方(4)

【第12回】Amazon SageMaker Studioの基本的な使い方(4)

前回は Amazon SageMaker Autopilotを使って機械学習モデルの構築を行いました。今回は機械学習モデルを推論エンドポイントとしてデプロイし、精度検証を行います。

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目次

【連載】AWSではじめる機械学習 ～サービスを知り、実装を学ぶ～[11]Amazon SageMaker Studioの基本的な使い方(3)

前回は、「Amazon SageMaker Studio」をセットアップするところまで行いました。今回は「Amazon SageMaker Autopilot」を使って機械学習モデルの構築を行っていきます。

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【連載】AWSではじめる機械学習 ～サービスを知り、実装を学ぶ～[10]Amazon SageMaker Studioの基本的な使い方(2)

前回は「Amazon SageMaker Studio」の概要について解説しました。それを踏まえ、今度は実際にAmazon SageMaker Studioを使ってみたいと思います。

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【連載】AWSではじめる機械学習 ～サービスを知り、実装を学ぶ～[9]Amazon SageMaker Studioの基本的な使い方(1)

第5～8回では、チュートリアルを使って「Amazon SageMaker」の基本的な使い方を紹介しました。今回からは数回に分け、昨年「AWS re:Invent 2019」で発表された新機能「Amazon SageMaker Studio」について解説していきます。

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【連載】AWSではじめる機械学習 ～サービスを知り、実装を学ぶ～[8]Amazon SageMakerの基本的な使い方を理解する(4)

前回は、Amazon SageMakerのチュートリアルをベースに、学習を行って機械学習モデルを構築するところまで説明しました。今回は、構築した機械学習モデルを使って、推論を実行してみましょう。

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【連載】AWSではじめる機械学習 ～サービスを知り、実装を学ぶ～[7]Amazon SageMakerの基本的な使い方を理解する(3)

前回は、Amazon SageMakerのチュートリアルをベースにして、学習／推論に利用するデータの準備を行う手順を説明しました。今回は、前回準備したデータを使って学習し、機械学習モデルを構築します。

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【連載】AWSではじめる機械学習 ～サービスを知り、実装を学ぶ～[6]Amazon SageMakerの基本的な使い方を理解する(2)

前回は、Amazon SageMakerのチュートリアルをベースにして、ノートブックインスタンスの作成までの手順を説明しました。今回は、学習／推論に利用するデータの準備を行っていきます。

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【連載】AWSではじめる機械学習 ～サービスを知り、実装を学ぶ～[5]Amazon SageMakerの基本的な使い方を理解する(1)

前回は、MLサービスおよびAmazon SageMakerの概要と利用方法について解説しました。図を用いて「開発」「学習」「推論」の流れを説明しました。今回からは4回にわたり、実際にAmazon SageMakerを使っていきたいと思います。

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【連載】AWSではじめる機械学習 ～サービスを知り、実装を学ぶ～[4]MLサービスの全体像を把握する

前回は、AIサービスの全体像についてご説明しました。今回はMLサービスの全体像を見ていきたいと思います。

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【連載】AWSではじめる機械学習 ～サービスを知り、実装を学ぶ～[3]AIサービスの全体像を把握する

前回は、AWSの機械学習サービスの全体像と機械学習を活用する際の前提事項について説明しました。今回は、AIサービスのラインナップとそれぞれの概要(特長、ユースケース、東京リージョンでの利用可否など)を理解していただくことを目標に解説していきます。

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【連載】AWSではじめる機械学習 ～サービスを知り、実装を学ぶ～[2]3つのレイヤーで提供される機械学習サービスと活用の留意点

前回は、本連載の背景について説明した上で、想定読者や前提とする知識、今後の流れなどについてまとめました。今回からはいよいよ、AWSの機械学習サービスの具体的な内容を見ていきたいと思います。

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【連載】AWSではじめる機械学習 ～サービスを知り、実装を学ぶ～[1]AWSで機械学習を始めよう

本連載では、「機械学習を取り入れたいが、担い手がおらず導入に踏み切れない」「機械学習の知識はある程度あるが、実装手段までは分からない」といった悩みを持つ読者が、パブリッククラウドとしてシェアの高いAWSが提供するサービスを使って、ビジネスに機械学習を取り入れていく方法を考えていきます。

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