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JAWS-UG大阪 AWS re:Invent 2022 re:Cap
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koara
December 15, 2022
Technology
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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
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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