ステップを追加します。データアップロードステップの後、次のコマンドを新しいステップに貼り付けます。パスは引数としてスクリプトに渡す必要があります。後のセクションでは、自動化スクリプトのコンテンツについて説明します。使って、データを新しい形式に変換します。定義に追加したカスタムスクリプトの中に含まれています。オプションを使用してください。形式を解析して読み込みます。バックアップデータを読み込みます。誤って削除されないように、「EXTERNAL」キーワードでテーブルを作成する必要があります。変換のための完全な自動化スクリプトは、以下のとおりです。ハイライト表示された部分に、自分のバケット名とデータソースパスを追加します。外部テーブルを作成したら、データを読み込む必要があります。データを書き込みます。節の列を削除または処理して、データ分析を最適化することができます。間違った列を維持すると、トレーニング中にモデルが「過学習」する可能性があるため、予測値との相関が目標値と異なる列がいくつか削除される可能性があります。列が削除されています。過学習で、予測が悪くなる可能性があります。アンダーフィットとオーバーフィット」を参照してください。用の新しいモデルアーティファクトを作成します。モデルアーティファクトを更新するには、新しいトレーニングジョブを作成する必要があります。モデルがアプリケーションによってリアルタイムで呼び出されるため、サービスに影響を与えずに既存のモデルを円滑に更新する方法を検討します。これを行うには、新しいエンドポイント構成を最初に作成し、作成したばかりのエンドポイント構成で現在のエンドポイントを更新する必要があります。対して適切なアクセス許可を与える必要があります。モデルとデータソースをスクリプトで作成、削除、更新できるようにしました。使って、指定されたエンドポイントでホストされているモデルから推論を取得します。このアプローチは、インタラクティブ型ウェブ、モバイル、またはデスクトップ用アプリケーションに利用できます。コードの例を用意しました。1.0}]}ソリューションの要約このソリューションは、以下の手順を行います。S3にエクスポートする。データは、これを必要とするまれなイベントでのテーブルを回復するために保持する必要があります。データを読み取ることができるようにします。変換する時は、意味のある属性のみを選択する必要があります。モデルをトレーニングします。提供する「predictedScores」に基づいて新製品を登録する可能性を判断します。更新する必要があります。この更新したデータは、次のモデル更新のための新しいデータソースとなります。これで予測の精度を向上させます。新しいエントリごとに、アプリケーションはより賢くなり、さらに良い予測が可能となります。格納された大量のデータを簡単に分析できる、サーバーレスのクエリサービスです。データを調べたり、データに関する統計や情報を要約したりするのに便利です。強力な分析関数を使用することも可能です。用いてデータに対してアドホッククエリを実行します。ステートメントの例で示します。S3」を参照してください。テーブルを、簡単に作成することができます。使用して、ターゲット属性と他の属性との間の相関係数を計算しています。データを分析する方法を紹介しました。モデルをトレーニングしました。上のデータに対してアドホッククエリも実行しました。用いて、これらの手順を自動化する方法も紹介しました。この例を、ご自分のユースケースにあてはめてみてください。この記事が、開発の促進にお役に立ちましたら幸いです。Athena」をぜひ参照してください。ビッグデータサービスのクラウドサポートエンジニアです。データやデータベースに関するあらゆるテクノロジーに関心があります。サービスの利用に手間取っているお客様をサポートしています。