翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。

# 機械学習製品を理解する
<a name="ml-overview"></a>

 AWS Marketplace は、Amazon SageMaker AI を使用する 2 つの機械学習製品タイプをサポートしています。モデルパッケージ製品とアルゴリズム製品のどちらのタイプでも、予測を行うためのデプロイ可能な推論モデルが生成されます。

## SageMaker AI モデルパッケージ
<a name="ml-amazon-sagemaker-model-package"></a>

 [Amazon SageMaker AI モデルパッケージ](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/sagemaker-marketplace.html#sagemaker-mkt-model-package)製品には、事前トレーニング済みのモデルが含まれています。事前にトレーニングされたモデルを SageMaker AI にデプロイして、リアルタイムまたはバッチで推論や予測を行うことができます。本製品には、モデルアーティファクト (存在する場合) を含むトレーニング済みの推論コンポーネントが含まれています。販売者は、SageMaker AI を使用してモデルをトレーニングすることも、独自のモデルを持ち込むこともできます。

## SageMaker AI アルゴリズム
<a name="ml-amazon-sagemaker-algorithm"></a>

 購入者は [SageMaker AI アルゴリズム](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/sagemaker-marketplace.html#sagemaker-mkt-algorithm)製品を使用して完全な機械学習ワークロードを実行できます。アルゴリズム製品には、トレーニングと推論という 2 つの論理コンポーネントがあります。SageMaker AI では、購入者は独自のデータセットを使用してトレーニングコンポーネントを含むトレーニングジョブを作成します。アルゴリズムがコンポーネントのトレーニングを完了すると、機械学習モデルのモデルアーティファクトが生成されます。SageMaker AI は、購入者の Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) バケットにモデルアーティファクトを保存します。SageMaker AI では、購入者は生成されたモデルアーティファクトと共に推論コンポーネントをデプロイして、推論 (または予測) をリアルタイムまたはバッチで実行できます。

## 推論モデルのデプロイ
<a name="ml-deploying-an-inference-model"></a>

 推論モデルがモデルパッケージから作成されたものであれ、アルゴリズムから作成されたものであれ、それらをデプロイするには次の 2 つの方法があります。
+  **エンドポイント** - このメソッドでは SageMaker AI を使用してモデルをデプロイし、API エンドポイントを作成します。購入者はこのエンドポイントをバックエンドサービスの一部として使用してアプリケーションを強化できます。データがエンドポイントに送信されると、SageMaker AI がモデルコンテナに渡し、結果を API レスポンスで返します。エンドポイントとコンテナは、購入者が停止するまで実行され続けます。
**注記**  
 AWS Marketplaceエンドポイントメソッドは*リアルタイム推論*と呼ばれ、SageMaker AI ドキュメントでは*ホスティングサービス*と呼ばれます。詳細については、「[Amazon SageMaker AI でモデルをデプロイする](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/how-it-works-deployment.html)」を参照してください。
+  **バッチ変換ジョブ** - この方法では、購入者は推論用データセットを Amazon S3 に保存します。バッチ変換ジョブが開始されると、SageMaker AI はモデルをデプロイし、S3 バケットからモデルのコンテナにデータを渡し、結果を Amazon S3 バケットに返します。ジョブが完了すると、SageMaker AI はジョブを停止します。詳細については、「[Use Batch Transform](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/batch-transform.html)」を参照してください。
**注記**  
 SageMaker AI はデータをモデルに渡し、結果を購入者に返すため、どちらの方法もモデルに対して透過的です。