開始方法

Amazon SageMaker は、ML 専用に構築された幅広い一連の機能をまとめて提供することにより、データサイエンティストとデベロッパーが高品質の機械学習 (ML) モデルを迅速に準備、構築、トレーニング、およびデプロイするのを支援します。

Amazon SageMaker のご紹介

Amazon SageMaker を使ってモデルを準備、構築、トレーニング、デプロイする方法

動画


数回クリックするだけで、Amazon SageMaker Studio を起動するために必要なすべての管理タスクを完了します。

Amazon SageMaker Studio にオンボードする

チュートリアル


このチュートリアルでは、Amazon SageMaker Studio を使用して、XGBoost モデルを構築、トレーニング、デプロイ、およびモニタリングします。特徴エンジニアリングやモデルトレーニングから ML モデルのバッチおよびライブデプロイまで、機械学習 (ML) ワークフロー全体をカバーします。

デベロッパーガイド


Amazon SageMaker Studio の全機能の使用を開始するには、このステップバイステップガイドに従ってください。

オンラインセミナー


このオンデマンドのテックトークでは、Amazon SageMaker Studio 内で、新しいノートブックの迅速な作成、データのアップロード、モデルのトレーニング、モデルの結果の比較、本番環境へのモデルのデプロイの方法をご紹介します。

動画


機械学習 (ML) の使用を開始するには、時間がかかる場合があります。Amazon SageMaker JumpStart は、機械学習をすばやく簡単に開始するのに役立ちます。

Amazon SageMaker JumpStart で数分で ML を開始する

動画


規制対象の業界で必要とされる一般的なパターンとアーキテクチャの詳細から、安全な機械学習環境をプロビジョニングする方法を学びます。

規制対象の業界に向けて安全性とコンプライアンスに準拠した機械学習

Amazon SageMaker による安全で準拠した機械学習ワークフロー

金融サービス向けの安全で準拠したエンドツーエンドの機械学習ワークフローを構築する方法をご存知ですか? この動画デモをご覧ください。ここでは、高度に規制された業界が安全な機械学習を使用するユースケースに必要な一般的なパターンと要件に対応しています。

Amazon SageMaker を使用した安全な機械学習ワークフロー (58:37)

機械学習モデルを構築

デベロッパーガイド


このガイドで説明されている手順とリソースを使用して、機械学習モデルを構築する方法を学びます。

ハンズオンラボ


GitHub では、SageMaker ノートブックの豊富なリポジトリにアクセスできます。

ハンズオンラボ


一般的な他の選択肢よりも高速で低料金の Amazon SageMaker の組み込みアルゴリズムを活用してください。

動画


Amazon SageMaker は、速度、規模、および精度が最適化された多くの組み込みアルゴリズムを提供します。解決したい問題に基づいて、機械学習を使用して適切なアルゴリズムを選択する方法を説明します。

Amazon SageMaker で適切な機械学習アルゴリズムを選択する

動画


R 言語は、データサイエンティストや機械学習実践者の間で人気があります。この動画では、Amazon SageMaker を通じて R を使用し、安全な機械学習シミュレーションを大規模に実行する方法を学びます。

Siemens をフィーチャーした Amazon SageMaker を使用する R ワークロードの生産

動画


AWS サービスを使用してコンテナを簡単に拡張して設置する方法について説明します。この動画では、機械学習開発環境で一貫性と移植性を維持する方法についての理解を深めることができます。

コンテナを使用して、一貫性のあるポータブルな機械学習環境を構築する

機械学習モデルのトレーニングと調整

Train モジュールを使用してワンクリックでトレーニング環境を設定し、自動モジュールチューニングを使用してモデルを最適化できます。

チュートリアル


Amazon SageMaker Studio で、TensorFlow 深層学習モデルをトレーニングおよび調整する方法を学びます。

デベロッパーガイド


Amazon SageMaker を使用して機械学習モデルをトレーニングする方法の概要をご覧ください。

ブログ


Amazon SageMaker Experiments を使用して、トレーニングの反復を効率的に整理および追跡します。ML のトレーニングにはデータセット、アルゴリズムのバージョン、モデルのパラメータなどを変更する影響を切り離し、測定するために、通常、多くの繰り返し作業が生じます。SageMaker Experiments は入力パラメータ、設定、結果などを自動的に取り込んで、こうした反復作業を管理しやすくし、最もパフォーマンスの高い実験を特定するのに役立ちます。

 

動画


ML モデルのトレーニングでは、通常、複数の変数の影響を分離して測定するため、多くの反復作業が必要になります。この動画では、Amazon SagMaker Experiments がどのように役立つかを学び、SageMaker Studio のビジュアルインターフェイス内でこれらの反復作業を追跡します。

Amazon SageMaker Experiments の概要

ハンズオンラボ


さまざまなアルゴリズムや深層学習フレームワークで、ハイパーパラメータチューニングを使用するこれらの例をお試しください。

チュートリアル


マネージドスポットトレーニングとともに Amazon EC2 スポットインスタンスを使用して、トレーニングコストを最大 90% 節約する方法を学びます。スポットインスタンスはスペースコンピューティング容量で、予備の容量が利用できるようになると、トレーニングジョブが自動的に実行されます。トレーニングの実行は、空き状況の変化によって処理が中断しても復帰できるように作成されています。そのため、トレーニングジョブを実行するタイミングを柔軟に調整できるので、コストの削減が可能になります。

オンラインセミナー


このオンデマンドの Tech Talk で、Amazon SageMaker Experiments の使用方法と Amazon SageMaker Debugger を使用したより優れたトレーニングとチューニングによってどのようにモデルの品質が改善するかを学習しましょう。入力パラメータ、設定、結果の自動取得や、トレーニング中にリアルタイムメトリクス (トレーニングと検証や、混同行列に関するメトリクス) の自動取得することにより、どのように反復作業を管理できるかを確認できます。

動画


ML トレーニングは、不透明な処理がほとんどです。Amazon SageMaker デバッガーがメトリクスを自動的に取り込み、トレーニングの実行を分析し、問題を検出することで、トレーニング処理を透過的にする方法を学びます。

トレーニングの実行中にアラートを分析、検出、取得する

動画


Amazon SageMaker を使用した機械学習モデルのトレーニングに関する詳細動画で、最高の精度で機械学習モデルをトレーニングおよび調整する方法を学びます。

Amazon SageMaker を使用して、機械学習モデルを最高の精度でトレーニングおよび調整する

機械学習モデルのデプロイ

デベロッパーガイド


ステップバイステップガイドに従って、機械学習モデルを高性能なインフラストラクチャにデプロイしましょう。

ハンズオンラボ


GitHub の例に従って、Amazon SageMaker と AWS Step Functions を使用してカスタム機械学習モデルの構築、トレーニング、デプロイを自動化できます。

動画


Amazon SageMaker マルチモデルエンドポイントで、単一のエンドポイントを使用して ML モデルを大規模にデプロイするためのスケーラブルでコスト効率の高い方法を学びます。

単一のエンドポイントに複数のモデルをデプロイする

動画


AWS は、Amazon SageMaker を使用して機械学習インフラストラクチャの幅と深さを提供します。この動画では、特定の要件に合わせて機械学習推論に適切なコンピューティングインスタンスを選択する方法を学びます。

機械学習推論に適切なインスタンスタイプを選択する方法

動画


機械学習 Ops プラクティスは、データサイエンティストと IT 運用分野の専門家が協力して機械学習ワークフローを管理する場合に役に立ちます。Amazon SageMaker が 機械学習 Ops を使用して、エンドツーエンドのワークフローを簡単に管理およびスケーリングする方法を説明します。

Amazon SageMaker Edge Manager を使用したエッジデバイスの機械学習 Ops

その他のリソース

SDK

アプリケーションで Amazon SageMaker をより簡単に使用するために、プログラミング言語またはプラットフォームに合わせて調整された API をお使いください。

最新情報

新着情報では、新製品の発表と機能のアップデートの概要をご紹介しています。Amazon SageMaker 固有のアップデートとその他の AWS のお知らせをご覧ください。

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Amazon SageMaker の機能の詳細

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