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Amazon SageMaker | SageMaker AI（＝SageMakerで作る AI モデル） | |
|---|---|---|
| 何か？ | AWS が提供する「機械学習を簡単に使えるプラットフォーム」<br>―データの準備 → モデル設計・トレーニング → デプロイまで一括で行えるサービス | SageMaker を使って作る、あるいはデプロイした実際の「AI モデル（予測や分類をするプログラム）」 |
| 主な役割 | ・モデル構築に必要なインフラ(コンピュータ・ストレージ)を自動で用意<br>・ノートブック、オートML、ハイパーパラメータチューニングなどのツールを提供 | ①「何を学習させるか」を決めてモデルを作る<br>②学んだモデルをデプロイして、画像認識やテキスト分類といった実際の AI 機能に使う |
| 例 | 「SageMaker Studio」でコードを書き、GPU を借りて 1 時間でモデルをトレーニング<br>「SageMaker Endpoint」で HTTP 通信だけで推論できるようにデプロイ | ①子どもが作った画像認識アプリのモデル<br>②チャットボットや予測システムとして動く AI |
| 簡単に言うと | 「機械学習をやりやすくするツール箱」<br>（インフラ・開発環境・自動化機能が揃っている） | その「ツール箱」を使って作った「実際に動く AI プログラム」 |
なぜ区別が必要？
- SageMaker は「どこまでやるか、どんな手順でやるか」というフレームワークです。
- SageMaker AI と呼ばれるものは、そのフレームワークを使って完成した AI のことです。
つまり、「Amazon SageMaker」で作るのが「機械学習プロジェクト全体」、それを実際に動かすのが「SageMaker で構築した AI モデル」になります。
まとめ
- Amazon SageMaker → 機械学習を始めてから公開までをサポートするサービス。
- SageMaker AI (または「SageMaker 上の AI モデル」) → SageMaker で構築・デプロイした実際に動く AI プログラム。
これで両者がどう違うか、ざっくり分かったでしょう？
以上