ステートメントをご覧ください。データセットのデータを使用できます。次のような利点があります。ツールやスプレッドシートを使用してモデルを構築し、実行できます。アナリストが機械学習を簡単に使用できます。これにより、組織全体の予測分析を行い、ビジネス上の意思決定を行うことができます。ソリューションをプログラミングする必要はありません。トレーニングされます。ウェアハウスからデータをエクスポートする必要がないため、モデルの開発スピードと革新性を向上させることができます。データのエクスポートと再フォーマットには次のデメリットがあります。複数のツールが必要です。スピードが低下します。トレーニングよりも時間がかかります。ウェアハウスからデータをエクスポートするには、複数のステップが必要になります。データの調査能力も制限されます。ガイドラインなど)で規制される可能性があります。同じリージョンをサポートしています。データを格納するデータセットを作成する際に指定されます。ターゲットのデータセットと同じロケーションにあるデータが処理され、ステージングされます。ストレージの詳細については、サービス固有の規約をご覧ください。クエリジョブの割り当てと上限の対象となります。割り当てと上限について詳しくは、割り当てと上限をご覧ください。データセットに格納されます。モデルを作成して使用すると、モデルのトレーニングで使用したデータ量とデータに実行したクエリに基づいて料金が発生します。ストレージの料金については、ストレージの料金をご覧ください。クエリの料金については、クエリの料金をご覧ください。詳細については、以下をご覧ください。スタートガイドを確認する。