翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。ライフサイクル全体のトレーニングステージは、トレーニングデータセットへのアクセスから最終モデルの生成、デプロイに最適なパフォーマンスを備えたモデルの選択まで多岐にわたります。トレーニング機能とリソースの概要と、それぞれの詳細な技術情報について説明します。ノーコードまたはローコードソリューションの使用を検討してください。使用を検討してください。開始するには、「入門ガイドモデルをトレーニングします」の「」の指示に従ってください。これは、機械学習フレームワークを使用して独自のモデルとトレーニングスクリプトを作成するユースケースに推奨されます。ワークロードのコンテナ化とコンピューティングリソースを管理する機能です。トレーニングワークロードのインフラストラクチャのセットアップと管理に関連する重労働を処理します。トレーニングを使用すると、モデルの開発、トレーニング、微調整に集中できます。EC2インスタンスをプロビジョニングする方法を示しています。モデルトレーニングを選択するか、一般的な機械学習フレームワークで構築されたモデルを使用して独自のトレーニングスクリプトを導入できます。機械学習トレーニングの全行程には、機械学習モデルへのデータインジェスト、コンピュートインスタンスでのモデルのトレーニング、モデルのアーティファクトと出力の取得以外のタスクも含まれます。トレーニング前、トレーニング中、トレーニング後のあらゆる段階を評価して、モデルが目標とする精度を満たすように適切なトレーニングが実行されていることを確認する必要があります。提供する便利な機能について説明します。トピックトレーニング前トレーニング中トレーニング後トレーニング前データリソースとアクセスを設定するシナリオはいくつかあり、トレーニングの前に検討する必要があります。次の図とトレーニング前の各段階の詳細な説明を参照して、どのような決定を下す必要があるかを把握してください。トレーニングの前に、データ準備段階でデータクリーニングと機能エンジニアリングを完了しておく必要があります。役立つラベル付けツールと機能エンジニアリングツールがいくつかあります。詳細については、「データにラベルを付ける」、「データセットを準備して分析する」、「データを処理する」、「特徴を作成、保存、共有する」を参照してください。必要なカスタマイズの程度に応じて、アルゴリズムとフレームワークのオプションは異なります。詳細については、「アルゴリズムを選択する」を参照してください。詳細については、「機械学習フレームワークとツールキット」を参照してください。イメージの使用」を参照してください。SageMaker」を参照してください。インストールする必要があります。EC2コンピューティングインスタンスで実行されるトレーニングコンテナ間のマッピングを理解します。トレーニングコンテナ内のストレージパスとローカルパスをマッピングします。手動で指定することもできます。モードのいずれかのデータ送信モードの使用を検討してください。SageMaker方法については、「トレーニングストレージフォルダ」を参照してください。ドメイン」を参照してください。SageMaker」を参照してください。つのデータ入力モードを提供しますFastFile。デフォルトの入力モードはファイルモードで、トレーニングジョブの初期化中にデータセット全体が読み込まれます。データストレージからトレーニングコンテナにデータをストリーミングする一般的なベストプラクティスについては、「トレーニングデータにアクセスする」を参照してください。直接データをストリーミングし、モデルをトレーニングすることもできます。最終的なモデルアーティファクトのみが保存され、トレーニングデータセット全体を保存する必要はないため、ディスク容量を削減できます。詳細については、「拡張マニフェストファイルを使用してトレーニングジョブにデータセットメタデータを提供する」を参照してください。使用してバイアスのないデータセットを学習したことを確認できます。