機械学習はインフラやフレームワークの技術革新によって、開発者にとって身近なものとなりました。一方で、インフラやフレームワークに対して適切な整備・運用を行う必要があります。数週間・数ヶ月かけて整備した機械学習の環境も、進歩の速い機械学習技術に合わせて、絶えず更新を続けなくてはなりません。 今回ご紹介します 3 つのパートを一通り実施していただくことで、AWS の機械学習サービスである Amazon SageMaker を利用した機械学習の開発・学習・運用に関する知識を、実装レベルで身につけることが可能です。ハンズオンの内容を、現在の機械学習の業務に適用いただくことで、業務の効率化だけでなく、困難な機械学習タスクへの挑戦も可能にします。 Amazon SageMaker は、機械学習のワークフロー全体をカバーするフルマネージド型のサービスです。機械学習の開発者は、機械学習のためのインフラ管理か
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