【機械学習に役立つ3つのAWSサービス】SageMaker・Athena・Glueについて解説 - Qiita

AWSで機械学習を行うときに、役に立つサービスを紹介します！ なお当記事の読者として、以下の知識がある方を想定しています。 ・ EC2、S3及びRDSといったAWSの基本的な機能 ・ 機械学習のおおまかな流れについて ・ Jupyter notebookとは？ この記事では、特に使用頻度の多い「SageMaker」「Athena」「Glue」の三つのサービスについて、それぞれの特徴と使用場面をざっくり理解していただけたらと思います！ AWSで機械学習を行うメリット ライブラリを標準装備しているため、環境設定を行う必要がない 学習に時間がかかる場合でも、インスタンスの性能を引き上げることで高速化が可能 既にAWSを使っていて、S3などのストレージに学習データがある場合、処理がスムーズ データベースや学習の実装、デプロイまでを一貫してAWS上で行うことができる ローカルマシンではなく、AWS上

[misshiki]

“「SageMaker」は機械学習...サービス、「Athena」はS3のファイル内のデータをSQLクエリで操作できるサービス、「Glue」はRDSやS3内のデータを機械学習に使いやすい形に加工するのに役立つサービス”