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【初心者】SageMaker ノートブックインスタンスを試してみた - Qiita
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以下に対応できるSageMakerの機能も利用できる データラベリング データの前処理 モデルトレーニング モ... 以下に対応できるSageMakerの機能も利用できる データラベリング データの前処理 モデルトレーニング モデルのデプロイ 予測パフォーマンスの評価 本番におけるモデルの品質のモニタリング 実践 チュートリアルに基づき試します。 以下について学習する。 SageMaker セッションと自動的にペアリングされたデフォルトの Amazon S3 バケットにデータセットを保存する方法 ML モデルのトレーニングジョブを Amazon EC2 に送信する方法 ホスティングまたはバッチ推論で予測用にトレーニングされたモデルを Amazon EC2 を介してデプロイする方法 チュートリアル概要 SageMaker 組み込みモデルプールから XGBoost モデルをトレーニングする詳細な ML フローの紹介。 米国成人国勢調査データセットを使用し、個人収入の予測に関するトレーニング済み SageMak