はじめてのきかいがくしゅう - Amazon Sagemaker Canvas触ってみた

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1. はじめてのきかいがくしゅう Amazon Sagemaker Canvas 触ってみた 1
2. 自己紹介 名前：こば（小林　京介） 仕事：SIer でバックエンドエンジニア 好き：Bedrock, CDK, Lambda 一言：最近はSagemaker/ 機械学習の勉強中 2
3. もくじ 1. Amazon Sagemaker Canvas とは 2. 画像分類モデル作ってみた 3. 仕事・デモ作成で使った感想 4. まとめ 3
4. 1. Amazon Sagemaker Canvas とは 4
5. 概要 Amazon Sagemaker AI の一部 ノーコードで機械学習モデルの作成/ 利用ができる Python/SQL/ 機械学習の知識がなくても使える 5
6. 料金( 以下の情報は2025-11-18 のもの) ワークショップ( 専用コンソール): 時間単位(1.9 USD/ 時間) コンソールを開いているだけでお金が掛かる データ処理/ トレーニング料金: やることによって料金が違う 以下は表形式・時系列モデルの例 6
7. Canvas で作成できるモデル 7
8. Canvas で作成できるモデル1 テーブル形式データの予測モデル 時系列予測 数値予測( 回帰予測) 2 値分類 多値分類 8
9. そもそも前スライドの手法がよくわからないのですが… 9
10. データの性質と予測対象の項目から 自動で手法を選択/ 推薦してくれるので、 その辺がわからなくても大丈夫！ 10
11. Canvas で作成できるモデル2 画像分類モデル <- デモで利用 テキスト分類モデル LLM( 生成AI のファインチューニング) ファインチューニングの対象ラインナップがちょっと寂しい 11
12. トレーニングデータはどうするの？ AWS のサービスや外部SaaS から簡単にデータ連携できる 12
13. モデル作成以外の機能もありますが、時間の都合で割愛 13
14. 2. 画像分類モデル作ってみた 14
15. 皆さんはこの画像をご存知ですか？ 今回はチワワとマフィンを見分ける画像分類モデルを作ってみました 15
16. 画像分類を選択してCreate 押下 16
17. データセットをインポート 17
18. 今回はローカルから画像をアップロード ( ディレクトリを分けると自動でラベル付けしてくれる) 18
19. 画像とラベルのプレビューが表示される Quick Build を押下 19
20. 10 分ほど待つとモデルが完成 20
21. デモ 21
22. 3. 仕事・デモ作成で使った感想 機械学習初心者でも簡単にAI モデル作成ができる ( 多分皆さんが思っている以上に簡単) コードを書かかないので素早くイテレーションが回せる データの準備が一番大変 デモモデル作成に使った時間の8 割はデータ集め ログアウト忘れをすると知らない間にものすごいお金が掛かる 22
23. 利用した後は画面左下のログアウトを必ず行う ブラウザの ボタン等でタブを消さないように注意 23
24. Sagemaker AI のダッシュボードからCanvas の実行中の数が 0 になっていることを確認しておくとより安全 24
25. 4. まとめ Sagemaker Canvas はノーコード/ 爆速でML モデルの作成が可能 ビジネスで活用しようと思うとやっぱりデータの準備が重要 やってみると意外となんとかなる！ 新しいことに挑戦してみることが大切！ 25