こんにちは、ソリューションアーキテクトの秦です。 AWS では、日々業務を通して機械学習を取り扱っている、またはこれから学習をはじめる人向けに、機械学習モデルの開発・学習・推論といったワークフローを効率化するサービスとして Amazon SageMaker を提供しています。 Amazon SageMaker では様々な機械学習のシーンにおいて役立つ多くの機能があり、今回紹介する Amazon SageMaker の一機能である Amazon SageMaker Studio は、機械学習における開発・学習・推論の一連のワークフローに加え、MLOps をサポートする統合開発環境を提供します。 特に学習モデル開発において、モデル評価・改良のプロセスは非常に重要で、試行錯誤しながら学習モデルの精度を高めていく必要がありますが、Amazon SageMaker Studio を利用すれば学習モデ
![Amazon SageMaker Studio で機械学習の最初の一歩を踏み出そう - builders.flash☆ - 変化を求めるデベロッパーを応援するウェブマガジン | AWS](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/c4f530e16dfb308a48108c71972db725de90d0d5/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fa0.awsstatic.com%2Flibra-css%2Fimages%2Flogos%2Faws_logo_smile_1200x630.png)