ユースカジノ 出金できない調べてみた

投稿日: 2022/01/20

はじめに

こんにちは、高橋です。
前回はAWSのAI/MLサービスについて記事を書きましたが、今回はそれをブレイクダウンして、ユースカジノ 出金できないまとめてみました。

ユースカジノ 出金できない運用サイクル

機械学習をビジネスで実際の利用しようとする場合、単にデータからモデルを作成するだけではすみません。機械学習をビジネスで利用していくためには、「データの収集と準備→モデルの作成→ユースカジノ 出金できないの実行→本番環境へのデプロイ/運用→最新データの収集と準備→・・・」というサイクルを延々と回し続け、常に最適な状態で運用し続ける必要があります。

このサイクルを実行する環境を独自に開発する場合、複数のシステムを構築し、運用する必要がありますが、ユースカジノ 出金できないを利用すれば、簡単にこのサイクルを実行することができます。

機械学習の運用サイクルとユースカジノ 出金できない

ユースカジノ 出金できないを先程のライフサイクルに当てはめてみると下記の様になります。

上記の内、AWS Marketplace 、SageMaker Ground Truth、Amazon Augmented AI、SageMaker Neo以外はSageMaker Studioというユースカジノ 出金できないための統合開発環境にて実装されている機能となります。次の章ではAWSのユースカジノ 出金できない中核となる、SageMaker Studioを動かしたいと思います。

ユースカジノ 出金できないしてみた

SageMaker StudioはAWSのコンソールでユースカジノ 出金できないを開いた画面に表示されている、今すぐ始めるにある「SageMaker Studio」ボタンを押すことでセットアップを開始することができます。

初期設定はプロファイル名の指定とノートブックインスタンスに割り当てるロール、アクセス可能なS3バケット、デプロイするネットワークを指定するだけです。

初期設定は数分で完了し、ユースカジノ 出金できない開始できるようになります。完了したら、「アプリケーションを起動」をクリックして、ノートブックを起動します。こちらも起動には数分の時間を要します。

起動したらサンプルのユースカジノ 出金できないを実行するために、ターミナルを起動します。ターミナルは「File→New→Terminal」で開くことが可能です。

SageMakerのサンプルはgit上に公開されているため、ターミナルで 「git clone https://github.com/awslabs/amazon-sagemaker-examples.git」と打ち込んでサンプルのダウンロードを行います。

ダウンロードが完了したら、左側のメニューから「amazon-sagemaker-examples→aws_sagemaker_studio→getting_started」を選択し、「xgboost_customer_churn_studio.ipynb」をダブルクリックしてサンプルをユースカジノ 出金できないします。

サンプルでは必要なライブラリなどのダウンロードやユースカジノ 出金できないデータの加工、ユースカジノ 出金できないの実行と結果の表示、ユースカジノ 出金できない済みモデルのエッジへの配備、配備後のモニター等、一連の流れが解説とともに表示され、実際に実行されます。サンプルは多数用意されていますので、自身が興味のあるもの、実行したいものを選択して是非SageMaker Studioの学習に取り組んでみて下さい。

さいごに

今回はユースカジノ 出金できないの説明と、実際の利用方法について記載してみました。次回はAWS re:Invent 2021で発表された、機械学習をより簡単に利用することができるようになった、SageMaker Canvas を試してみたいと思います。

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