SageMakerで独自アルゴリズムを使う｜Dentsu Digital Tech Blog電通デジタルで機械学習エンジニアをしている今井です。 本記事では、SageMaker独自アルゴリズムとして開発した libsvm-converter について紹介します。 Amazon SageMakerとは Amazon SageMakerはAWSが提供する完全マネージド型の機械学習（ML）サービスです。 SageMakerにはJupyterノートブックが搭載されており、数行のPythonコードを記述するだけでMLモデルの学習、デプロイ、推論が可能になります。 簡単にですが、SageMakerの使い方を紹介します。 開発環境には conda_python3 のノートブックを使用しています。 はじめに、モデルの学習を行います。 モデルの学習には sagemaker.estimator.Estimator を使用します。 import sagemaker estimator = sagema
