1.
はじめに
1.1. 事前準備
1.2. Jupyter Notebook について
2.
Amazon SageMaker について
2.1. Amazon SageMaker の概要
2.2. SageMaker ノートブックインスタンスの作成
2.3. SageMaker Studio 環境のセットアップ
3.
Amazon SageMaker で Jupyter Notebook を簡単に使う
3.1. 機械学習のためのデータ操作
データのダウンロードと確認
学習データとテストデータの分割
3.2. scikit-learn による機械学習
k-近傍法
決定木
機械学習の結果の評価
その他のアルゴリズム
3.3. 深層学習への入り口
ニューラルネットワークの基本
畳み込みニューラルネットワーク
カラー画像の分類
4.
Amazon SageMaker ビルトインアルゴリズムを使う
4.1. XGBoost を使った顧客離反分析
5.
Amazon SageMaker で カスタムモデルを使う
5.1. PyTorch を使って画像分類(日本語)
6. Amazon SageMaker Studio を使う
6.1. PyTorch を使って画像分類(日本語)
Amazon SageMaker Studio で クイックスタート(英語)
7.
リソースの削除
7.1. SageMaker Notebook の削除
7.2. SageMaker Studio のリソース削除
© 2021 Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.
Amazon SageMaker Hands-on Workshop
> リソースの削除
リソースの削除
お疲れさまでした!
ハンズオンはここまでで終了です。最後にリソースを削除します。