Use Amazon SageMaker Canvas to make your first ML Model (Japanese)

ラボの概要

このラボでは Amazon SageMaker Canvas を使って、新しい商品やサービスのメールキャンペーンが顧客の維持に貢献しているか判断する機械学習 (ML) モデルの作成方法を紹介します。

自分の仕事が小売店チェーンのマーケティングチームに所属するビジネスアナリストであるとします。チームには、既存および新しい商品やサービスに関するさまざまなメールマーケティングキャンペーンに基づく、初回購入後に顧客を維持できているかどうかに関するデータが大量にあります。チームはこれらのマーケティングキャンペーンにより、同社の商品やサービスに対する顧客の関心を維持できるかどうか予測しようとしています。

チーフマーケティングオフィサーからは、チームのデータを使って、これらキャンペーンの効果を予測することの概念実証を行うよう求められています。会社の IT チームに相談したところ、予測するのにデータサイエンティストの深い ML の専門知識を必要としないことから、SageMaker Canvas を使ってデータを調べて、予測を立てることを勧められました。

取り上げるトピック

このラボを修了すると、次のことができるようになります。

• Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) から SageMaker Canvas にデータをインポートする。
• SageMaker Canvas を使用してデータを管理し、特徴エンジニアリングのタスクを完了し、予測する特徴を選択する。
• SageMaker Canvas を使用して、顧客の維持について予測するモデルの構築とトレーニングを行う。
• ラボのアーキテクチャとセキュリティの実装を確認する。
• SageMaker Canvas を使用してモデルを評価する。
• サンプルデータを使用して予測する。

この図は、このデモで実現することを示したものです。この図の後に示される表では、アーキテクチャについて、そしてアーキテクチャとこのラボで実行するタスクとの関連性について詳しく説明しています。

タスク番号 詳細 1 SageMaker コンソールに管理者ロールを持たないユーザーとしてログインします。すでに管理者ユーザーを使用して SageMaker ドメインを作成し、SageMaker Canvas の使用に必要な AWS Identity and Access Management (IAM) のアクセス許可が付与されていることに注目してください。 2 AWS Cloud9 にアクセスし、Python を使ってデータセットファイル storedata_total.csv を変換します。 3 Amazon S3 から SageMaker Canvas にデータセットをインポートします。そして、SageMaker Canvas でデータをプレビューします。 4 データセットで予測するターゲット列を選択すると、データセットに基づいて、推奨される使用可能なモデルの種類が SageMaker Canvas に表示されます。 5 データを準備して分析します。このフェーズでは、モデルレシピの確認や、モデルのトレーニング方法を決定するデータセットに変更を加える特徴エンジニアリングも行います。 6 モデルのクイックビルドを行います。クイックビルドは標準ビルドより短時間ですが精度は低い可能性があります。 7 SageMaker Canvas の [Analyze] タブを使用してモデルを評価します。バッチ予測オプションを使用して新しいデータに対するモデルの予測能力をテストし、結果を確認します。 8 モデルアーティファクトを取得し、SageMaker Canvas のリソースを削除します。 9 データやモデルに関連付けられている AWS リソースをクリーンアップします。

前提条件

このラボでは以下が必要です。

• Microsoft Windows、macOS、Linux (Ubuntu、SuSE、Red Hat) のいずれかが搭載されているコンピュータを使用できること。
• Chrome や Firefox などの最新のインターネットブラウザがある

アイコンキー

このラボでは、ガイドの特定の部分への注意を促すため、さまざまなアイコンが使用されています。次のリストは、各アイコンの目的を説明したものです。

• キーボードのアイコンは、コマンドを実行する必要があることを示します。
• クリップボードのアイコンは、提示されている例と比較して、コマンドや編集したファイルの出力を検証できることを示します。
• 注意のアイコンは、重要なヒント、コツ、ガイダンス、アドバイスを示します。
• 丸印の中の “i” のアイコンは、詳細情報が記載されている場所を示します。
• チェックマーク付きの人のアイコンは、知識の確認と学習した内容のテストができることを示します。