ゲームソフトの売行きをXGBoostで予測してみた【Amazon SageMaker ノートブック＋モデル訓練＋モデルホスティングまで】本チュートリアルで実施する概要 Amazon SageMakerのノートブックでデータ前処理 Boto3経由でS3とSagaMakerの連携 モデルトレーニングインスタンスでSageMaker XGBoostの訓練 モデルホスティングインスタンスで訓練済みモデルをホスト テストデータをホスティングしたモデルを使って予測値を取得 結果確認 今回ですが第二回目となりますので、登録や初期設定の詳細に関しては省いています。まだSageMakerを一度も触られたことがない方は、第一弾目からどうぞ。 では、早速、やってみましょう！ SageMaker ノートブックインスタンスの立ち上げ SageMakerのメリットの一つとして、クラウドでJupyter Notebookが簡単に使えることです。機械学習で必要なライブラリやフレームワークが、すでに使える環境ですので、大きな時間短縮となります。 では、Sa
