最初、自分で作ったS3バケットを使おうとしたら、権限エラーでハマりました。 `sagemaker_session.default_bucket ()` を使うと、SageMakerが自動でアクセス権限を持っているバケットを使用できます。 これで権限周りの設定を省略できるので、学習目的ならこれが楽です。
SageMakerのAutoML機能である Amazon SageMaker Autopilot を使用することで、分類と回帰の最適な機械学習モデルを自動的に作成できます。今回はAWSアカウントを作成し、SageMaker Studioで預金申込みを予測する機械学習モデルをほぼノーコードで作成してみます。 後編は ...
前回解説したステップ2までの工程で、ノートブックインスタンスの作成を完了しました。ここからはノートブックを起動して、学習／推論に必要なデータの準備を行っていきます。 ノートブックインスタンスで利用できる2種類のプログラミングツール Amazon ...
一部の結果でアクセス不可の可能性があるため、非表示になっています。
アクセス不可の結果を表示する