JAWS-UG大阪 AWS re:Invent 2022 re:Cap

SageMaker Data Wranglerについて話しましたーー

1. AWS re:Invent 2022 re:Cap • 2022/12/14 • 古賀 巧
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
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
4. Amazon SageMaker Data Wrangler を 知ってるかい
5. SageMaker StudioのUIが刷新
6. 一般的な機械学習フローは
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
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。
9. まずはデータをインポート Amazon AppFlowでコネクタを設定
11. どんなデータか確認
12. どんなデータか確認
13. データを整形
14. データを整形
15. その他の操作
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
17. notebookにデータを読み込む
18. データを整形
19. データを整形
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
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