JAWS-UG大阪 AWS re:Invent 2022 re:Cap

SageMaker Data Wranglerについて話しましたーー

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1. AWS re:Invent 2022
   re:Cap
   • 2022/12/14
   • 古賀 巧
   

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2. 2
   自己紹介
   ■氏名・年齢
   古賀 巧(@koara__fftr) 27歳
   ■経歴
   SESでドライバーの開発・保守
   ■資格
   ■趣味
   音楽
   

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3. re:Invent2022
   Twitterなどで最新情報を確認しながら日本から参加
   毎日(できる限り)キーノート視聴とre:Capに参加
   Youtubeチャンネル Amazon Eventsでセッションを追う
   

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4. Amazon SageMaker Data Wrangler を
   知ってるかい
   

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5. SageMaker StudioのUIが刷新
   

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6. 一般的な機械学習フローは
   

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7. モデル作成よりもデータ準備に時間がかかる
   外れ値
   特徴量エンジニアリング
   データ形式
   

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8. Amazon SageMaker Data Wrangler
   機械学習 (ML) 用のデータを集約して準備するのにかかる時間を
   数週間から数分に短縮します。
   SageMaker Data Wrangler を使用すると、データ準備と特徴
   量エンジニアリングのプロセスを簡素化し、データ選択、クレンジング、
   探索、視覚化など、データ準備ワークフローの各ステップを単一のビ
   ジュアルインターフェイスから実行できます。
   

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9. まずはデータをインポート
   Amazon AppFlowでコネクタを設定
   

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11. どんなデータか確認
    

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12. どんなデータか確認
    

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13. データを整形
    

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14. データを整形
    

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15. その他の操作
    

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16. Data WranglerをStudio notebookから利用可能に
    データ変換の方法を選択すると、Studio notebookが
    コードを生成するので、同じ処理を好きな時に実行できる
    

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17. notebookにデータを読み込む
    

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18. データを整形
    

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19. データを整形
    

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20. View Slide

21. データが準備できたらAutopilotにまかせるだけ
    ノーコード･ローコードでモデル作成まで完了
    

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22. ご清聴ありがとうございました
    re:Invent 2023はラスベガスでお会いしましょう
    

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