基本情報
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 英語名 | Amazon SageMaker |
| 正式名称 | Amazon SageMaker |
| 中国語の説明 | 端到端机器学习平台 |
| 日本語の説明 | 機械学習プラットフォーム |
| 出題頻度 | ⭐⭐⭐ |
| 混同しやすいもの | Bedrock |
一言で理解
データ準備から独自 ML モデルの構築・学習・デプロイ・監視までを扱うマネージドプラットフォームです。
要点
- データ準備、学習、チューニング、実験、エンドポイント、バッチ推論、監視をカバーします。
- Training は履歴データから学習し、Inference は学習済みモデルで新しいデータを予測します。
- 企業独自データを使う予測、分類、推薦、異常検知に向きます。
試験ポイント
- 「独自モデルを構築・学習・デプロイ」は SageMaker です。
- 事前学習済み AI API は AWS AI Services、基盤モデル API は Bedrock です。
よくある誤解
- 製品名だけで選ばず、データ型、遅延、制御性、運用、コスト制約を確認します。
重要ポイント
自社データ + 独自モデル + ML ライフサイクル全体 = SageMaker。