こんにちは、小澤です。 Amazon SageMaker(以下SageMaker)では、Jupyter Notebookを使って学習やモデルのデプロイを行うコードを記述可能です。 この仕組みはデータサイエンティストとエンジニア双方にとって以下のようなメリットがあります。 役割 メリット 機械学習システムにおいて、このデータサイエンティストとエンジニアのつなぎ込みの部分には高い壁があると言われることも多く、この部分をクリアするソリューションとして非常に便利な仕組みと言えるのではないかと思います。 しかし、場合によってはここでもう一つ課題となる可能性のある要因があります。 それは、プログラミングを苦手とするデータサイエンティストやビジネス部門で機械学習活用を考えているような場合です。 これに対する解決策の1つなりうる方法として、SageMakerではノートブックを使って処理フローを実装する以外