「SageMakerって何？」からはじめる自分の学びメモ
はじめに
しばらく投稿が空いてしまいました。
最近、SageMaker というものに触れはじめました。
とはいえ、まだほとんど理解できていません。
「SageMakerって何？」という問いから、ようやくスタートラインに立ったところです。
AWSの公式説明を読んでも、なかなか理解が追いつきません。
しばらくは、自分のための記録として、SageMakerについて少しずつ学んでいく過程を残していこうと思います。
SageMakerって何？
SageMaker（セージメーカー）は、AWSが提供している機械学習のためのサービスです。
とはいえ、最初は「何ができるのか？」「どう使えばいいのか？」と戸惑うと思います。
今の自分もまさにその状態です。
ざっくり言えば、SageMakerは以下のようなことを一貫してサポートしてくれる『育成ハウス』 のような存在です。
- データを使ってAIを“学習”させる
- 学習済みのAIを使って“予測（推論）”をする
- 作ったAIを“公開・管理”する
- インフラ（サーバーやGPU）も自動で用意してくれる
つまり、機械学習に必要な流れ（準備・学習・実行・運用）を、まるごとサポートしてくれる仕組みです。
「AIに取り組んでみたいけれど、サーバーの構築やコード管理まですべて自分で行うのは難しい」という方でも利用しやすいように設計されています。
例えるなら…
例えば、「写真を見て犬か猫かを判定するAI」を作りたいとします。
通常なら、サーバーを用意して、プログラミング環境を整えて、大量の写真データを準備して...と、AI本体を作る前の準備だけで大変です。
SageMakerなら、写真データをアップロードして、「犬か猫かを判定するAI」を作る設定にすれば、後は自動でAIを育ててくれます。
最終的にはWebサービスとして公開まで手伝ってくれる、そんなAI開発のハードルを大きく下げてくれる便利な存在です。
今の時点での自分の理解（仮）
- SageMaker は、なんとなく「AIを動かすための場所」みたいな印象
- 「推論」という言葉も、意味は聞いたことあるけど、正確に説明できない
- 「Studio」「エンドポイント」「ノートブックインスタンス」など、画面に出てくる単語の関係性がまだつかめていない
- 全体像はぼんやりしているけれど、「とりあえずここを使えばAIが動くようになるっぽい」という雰囲気だけは感じている
ここまでが、今の自分の「わからない」状態のままの記録です。
この先、SageMakerの使い方や全体像が少しずつ見えてきたら、また追記していきたいと思っています。
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