Amazon SageMakerを使って銀行定期預金の見込み顧客を予測【SageMaker ＋XGBoost 機械学習初心者チュートリアル】
Amazon SageMakerへのサインアップが完了するとダッシュボードへ遷移します。早速、ノートブックインスタンスの作成を行ってみましょう。 ノートブックインスタンスの作成をクリックすると、次画面でインスタンス作成画面へ遷移します。インスタンスの名前はとりあえず「 bank-tutorial 」として、またノートブックのインスタンスタイプも最小の「 ml.t2.medium 」を選びました。無料枠が使える方は、おそらくこちらで無料枠用のインスタンスが出てくるかと思いますので、ご希望の方はそちらを選んだ方が良いかと思います。 IAMロール（AWS内の権限を管理する機能）ですが、「 任意のS3バケット 」を選択しています。チュートリアルですので、セキュリティ面は深く考えていませんが、重要なデータを扱う場合は、IAMロールの設定を必ずしっかりと確認しましょう。 他のVPCや暗号化キーはオプシ
Amazon SageMakerからS3に保存したデータを操作する方法について（EMR,Glueを利用する) ｜ Developers.IO
Amazon SageMakerからS3に保存したデータを操作する方法について（EMR,Glueを利用する) 概要 こんにちは、yoshimです。 今回はタイトルの通り、Amazon SageMakerからS3に保存したデータを操作する方法についてご紹介します。 基本的には下記の公式ドキュメントの通りですが、「新規にSageMakerインスタンスを作成する場合」、「既存のSageMakerインスタンスを利用する場合」の2パターンを検証してみました。 AWSの公式ドキュメント 目次 1.やることと構成について 2.新規にSageMakerインスタンスを作成する場合 3.既存のSageMakerインスタンスを利用する場合 4.まとめ 5.引用 1.やることと構成について 1-1.やること S3に保存したデータセットをGlueデータカタログに登録し、EMRクラスターで処理させた結果をSageMa
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