【AIF-C01】SageMaker & MLOpsプラットフォーム知識まとめ（勉強ログ#14）

※本記事はAIF-C01の資格試験対策用に私が勉強した内容を備忘録として残したものです。想定問題を解いていて重要だ、ここは忘れそうだと感じた部分をまとめています。網羅的な解説記事ではありませんのでご容赦ください。

はじめに

さて今回は、AIF-C01（AWS Certified AI Practitioner）の資格試験対策として、SageMaker & MLOpsプラットフォームについてまとめたいと思います。

資格試験に受かることだけを目標に、ポイントだけ抑えた記事となっていますので、気になった個所はより深く調べてみてくださいね。

それでは見ていきましょ～。

試験対策にオススメなUdemy講座も載せておきますね。

基本的には過去問のみです。

とにかく問題を解きまくる！分からないところは私の勉強ログで知識を補填する。このようなサイクルで回してもらえるとすごく嬉しいです～。

目指せ試験合格！

Amazon SageMakerは、機械学習モデルの構築、トレーニング、デプロイをワンストップで実施できるフルマネージドプラットフォームです。

統合開発環境であるSageMaker Studioを用いれば、データの前処理からモデル構築、実験、トレーニング、デプロイまでをスムーズに進められます。

主要な機械学習フレームワークや組み込みアルゴリズムをサポートし、自動チューニング機能も搭載しているため、最適なモデルの作成が効率的に行えます。

さらに、スケーラブルなリソース管理とMLOps機能により、本番環境での運用や再現性の高い開発が実現されます。

Amazon SageMaker JumpStartは、Amazon SageMakerの拡張機能として、事前学習済みモデルやソリューションテンプレート、サンプルコードなどを一元的に提供するライブラリです。

このサービスを利用することで、ユーザーは画像分類や自然言語処理など、さまざまな機械学習タスクに対して最新の研究成果に基づいたモデルをすぐに利用することができます。

転移学習を通じて、提供される事前学習済みモデルを独自データに迅速に適応させ、モデルの最適化を効率化できます。

また、SageMaker Studioとの連携により、直感的なインターフェイスを通じてワンクリックでテンプレートやサンプルを探索・導入できるため、プロジェクトの初期セットアップやプロトタイピングの時間を大幅に短縮します。

最新の業界トレンドや研究成果に合わせてライブラリが定期的にアップデートされるため、常に最先端の技術を活用することが可能です。

SageMaker Studio Classicは、Jupyter Labベースの統合開発環境（IDE）を提供し、データの前処理、モデル開発、トレーニング、デプロイまでの全工程をシームレスに実施できる環境です。

直感的なUIと強力なバックエンドにより、機械学習プロジェクトの効率的な実行を支援します。

私がAIF-C01に合格した際の体験記についてもまとめています。勉強の仕方や感じた難易度等、参考になれば嬉しいです！

さて今回は、AIF-C01（AWS Certified AI Practitioner）の資格試験対策として、SageMaker & MLOpsプラットフォームについてまとめました。

あくまでも私の備忘録ですが、このメモが皆さんのお役に立てればとても嬉しいです！是非この記事を読んで資格に合格できた！！等あれば励みになりますのでコメントください～。

前回まとめた記事はこちらです。

本ブログでは、AIF-C01以外の勉強記事もあげていますのでそちらも是非！！