カスタマイズ性の高いマネージドサービス

改善してほしいポイント

日本語で書かれたドキュメントが少なかったので、情報を集めるのが大変だった。また、価格が少しわかりにくく、想定より高い金額だった。

どのような課題解決に貢献しましたか？どのようなメリットが得られましたか？

SageMaker Notebook を使用して、Python でコードを書き、モデルの精度を確認。その後、トレーニングのコードとテストのコードを書いて、精度を確認した。精度は本番に実装できるほど高くなかったものの、ほかのタスクを行いながらも1ヶ月程度で試すことができたのでよかった。

検討者へお勧めするポイント

アプリケーションのインフラにAWSを使用していて、機械学習機能を実装するのであれば、ぜひ使ってみるのが良いかなと思います。