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# AutoGluon-Tabular
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[AutoGluon-Tabular](https://auto.gluon.ai/stable/index.html) は、未処理の表形式データセットで高精度の機械学習モデルをトレーニングする、人気のあるオープンソースの AutoML フレームワークです。主にモデルとハイパーパラメータの選択に焦点を当てている既存の AutoML フレームワークとは異なり、AutoGluon-Tabular は複数のモデルをアンサンブルして複数のレイヤーに積み重ねることで成功しています。このページには、AutoGluon-Tabular の Amazon EC2 インスタンスに関する推奨事項とサンプルノートブックについての情報が含まれています。

## AutoGluon-Tabular アルゴリズムの Amazon EC2 インスタンス推奨
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SageMaker AI AutoGluon-Tabular は、単一インスタンスの CPU と単一インスタンスの GPU トレーニングをサポートしています。インスタンスごとのコストは高いものの、GPU はトレーニングをより迅速に行うため、費用対効果が高くなります。GPU トレーニングを利用するには、インスタンスタイプを GPU インスタンスの 1 つ (P3 など) として指定します。現在、SageMaker AI AutoGluon-Tabular ではマルチ GPU トレーニングはサポートされていません。

## AutoGluon-Tabular のサンプルノートブック
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 次の表は、Amazon SageMaker AI AutoGluon-Tabular アルゴリズムのさまざまなユースケースに対応する各種サンプルノートブックの概要を示しています。


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| **ノートブックのタイトル** | **説明** | 
| --- | --- | 
| [Tabular classification with Amazon SageMaker AI AutoGluon-Tabular algorithm](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/blob/main/introduction_to_amazon_algorithms/autogluon_tabular/Amazon_Tabular_Classification_AutoGluon.ipynb) | このノートブックでは、Amazon SageMaker AI AutoGluon-Tabular アルゴリズムを使用して表形式の分類モデルをトレーニングしホストする方法について説明します。 | 
| [Tabular regression with Amazon SageMaker AI AutoGluon-Tabular algorithm](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/blob/main/introduction_to_amazon_algorithms/autogluon_tabular/Amazon_Tabular_Regression_AutoGluon.ipynb) | このノートブックでは、Amazon SageMaker AI AutoGluon-Tabular アルゴリズムを使用して表形式の回帰モデルをトレーニングしホストする方法について説明します。 | 

SageMaker AI でサンプルを実行するために使用できる Jupyter ノートブックインスタンスを作成してアクセスする方法の詳細については、「[Amazon SageMaker ノートブックインスタンス](nbi.md)」を参照してください。ノートブックインスタンスを作成して開いた後、**[SageMaker AI サンプル]** タブを選択して、すべての SageMaker AI サンプルのリストを表示します。ノートブックを開くには、その [**Use (使用)**] タブを選択し、[**Create copy (コピーを作成)**] を選択します。