Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
JAWS-UG大阪 AWS re:Invent 2022 re:Cap
Search
koara
December 15, 2022
Technology
0
72
JAWS-UG大阪 AWS re:Invent 2022 re:Cap
SageMaker Data Wranglerについて話しましたーー
koara
December 15, 2022
Tweet
Share
More Decks by koara
See All by koara
SST ( Serverless Stack Toolkit ) 使ってみた
ra1211
0
98
AWSでデータ解析を始めたーい
ra1211
0
170
もめんと会 Momento Cache
ra1211
0
33
JAWS-UG 名古屋 AVAハンズオン+re:Inforceの復習
ra1211
0
76
JAWS ミート 2023
ra1211
0
51
20221112_四国クラウドお遍路.pdf
ra1211
0
230
Other Decks in Technology
See All in Technology
QAエンジニアが伝えたい品質保証の羅針盤 / Compass for Quality Assurance
mii3king
1
210
認知症フレンドリーテックとスタックチャン
naokiuc
0
380
今日からできる!簡単 .NET 高速化 Tips -2024 edition-
xin9le
8
4.9k
AWSやJAWS-UGとの出会いを振り返る
yoyoyopg
1
190
同じ様なUIをiOS/Android間で合わせるヒントNo.2
fumiyasac0921
1
110
モーダル間の変換後の一致性とジャンル表を用いた解釈可能性の考察 ~Text-to-MusicとText-To-ImageかつImage-to-Musicを例に~
otanet
0
340
TailwindCSSでUIライブラリを作る際のハマりどころ
shuta13
0
170
Autonomous Database Cloud 技術詳細 / adb-s_technical_detail_jp
oracle4engineer
PRO
15
35k
Secrets of a PowerShell "Guru"
guyrleech
1
110
TiDBにおけるテーブル設計と最適化の事例
cygames
0
320
生成AIと産業向けソフトウェアの自動生成 〜 ハノーバーメッセ2024より〜
kioto
2
300
コードや知識を組み込む / Incorporate Code and knowledge
ks91
PRO
0
160
Featured
See All Featured
Thoughts on Productivity
jonyablonski
60
3.9k
Producing Creativity
orderedlist
PRO
338
39k
[RailsConf 2023 Opening Keynote] The Magic of Rails
eileencodes
14
8.4k
jQuery: Nuts, Bolts and Bling
dougneiner
60
7.2k
Designing for humans not robots
tammielis
247
25k
I Don’t Have Time: Getting Over the Fear to Launch Your Podcast
jcasabona
22
1.6k
Infographics Made Easy
chrislema
238
18k
Refactoring Trust on Your Teams (GOTO; Chicago 2020)
rmw
26
2.3k
Ruby is Unlike a Banana
tanoku
96
10k
個人開発の失敗を避けるイケてる考え方 / tips for indie hackers
panda_program
66
14k
Dealing with People You Can't Stand - Big Design 2015
cassininazir
358
22k
No one is an island. Learnings from fostering a developers community.
thoeni
16
2.1k
Transcript
AWS re:Invent 2022 re:Cap • 2022/12/14 • 古賀 巧
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
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
Amazon SageMaker Data Wrangler を 知ってるかい
SageMaker StudioのUIが刷新
一般的な機械学習フローは
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
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。
まずはデータをインポート Amazon AppFlowでコネクタを設定
None
どんなデータか確認
どんなデータか確認
データを整形
データを整形
その他の操作
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
notebookにデータを読み込む
データを整形
データを整形
None
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
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