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# タスク固有のモデル
JumpStart は、最も人気のある問題タイプのうち 15 のタスク固有のモデルをサポートしています。サポートしている問題タイプのうち、ビジョンおよび NLP 関連のタイプが合計で 13 になります。インクリメンタルトレーニングと微調整をサポートする問題タイプが 8 つあります。インクリメンタルトレーニングとハイパーパラメータ調整の詳細については、「[SageMaker AI Automatic Model Tuning](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/automatic-model-tuning.html)」を参照してください。JumpStart は、表形式データモデリングのための 4 つの一般的なアルゴリズムもサポートしています。
Studio または Studio Classic の JumpStart ランディングページから、モデルを検索および参照できます。モデルを選択すると、モデルの詳細ページにモデルに関する情報が表示され、いくつかのステップでモデルをトレーニングおよびデプロイできます。説明セクションでは、モデルで何ができるか、必要な入力と出力のタイプ、モデルの微調整に必要なデータ型について説明しています。
また、[SageMaker Python SDK](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/overview.html#use-prebuilt-models-with-sagemaker-jumpstart) により、モデルをプログラムで使用することもできます。使用可能なすべてのモデルのリストについては、「[JumpStart Available Model Table](https://sagemaker.readthedocs.io/en/v2.132.0/doc_utils/pretrainedmodels.html)」を参照してください。
次の表は、問題タイプおよび関連するサンプルの Jupyter ノートブックへのリンクの一覧です。
| 問題タイプ | 事前トレーニング済みモデルによる推論をサポート | カスタムデータセットでトレーニング可能 | サポートされるフレームワーク | サンプルノートブック |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| イメージ分類 | はい | はい | pyTorch、TensorFlow | [JumpStart 入門 - イメージ分類](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/blob/main/introduction_to_amazon_algorithms/jumpstart_image_classification/Amazon_JumpStart_Image_Classification.ipynb) |
| オブジェクト検出 | はい | はい | PyTorch、TensorFlow、MXNet | [JumpStart 入門 - オブジェクト検出](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/blob/main/introduction_to_amazon_algorithms/jumpstart_object_detection/Amazon_JumpStart_Object_Detection.ipynb) |
| セマンティックセグメンテーション | はい | はい | MXNet | [JumpStart 入門 - セマンティックセグメンテーション](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/blob/main/introduction_to_amazon_algorithms/jumpstart_semantic_segmentation/Amazon_JumpStart_Semantic_Segmentation.ipynb) |
| インスタンスセグメンテーション | はい | はい | MXNet | [JumpStart 入門 - インスタンスセグメンテーション](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/blob/main/introduction_to_amazon_algorithms/jumpstart_instance_segmentation/Amazon_JumpStart_Instance_Segmentation.ipynb) |
| イメージ埋め込み | はい | いいえ | TensorFlow、MXNet | [JumpStart 入門 - イメージ埋め込み](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/blob/main/introduction_to_amazon_algorithms/jumpstart_image_embedding/Amazon_JumpStart_Image_Embedding.ipynb) |
| テキスト分類 | はい | はい | TensorFlow | [JumpStart 入門 - テキスト分類](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/blob/main/introduction_to_amazon_algorithms/jumpstart_text_classification/Amazon_JumpStart_Text_Classification.ipynb) |
| センテンスペア分類 | はい | はい | TensorFlow、Hugging Face | [JumpStart 入門 - センテンスペア分類](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/blob/main/introduction_to_amazon_algorithms/jumpstart_sentence_pair_classification/Amazon_JumpStart_Sentence_Pair_Classification.ipynb) |
| 質問に対する回答 | はい | はい | PyTorch、Hugging Face | [JumpStart 入門 — 質問に対する回答](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/blob/main/introduction_to_amazon_algorithms/jumpstart_question_answering/Amazon_JumpStart_Question_Answering.ipynb) |
| 固有表現認識 | はい | いいえ | Hugging Face | [JumpStart 入門 - 固有表現認識](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/blob/main/introduction_to_amazon_algorithms/jumpstart_named_entity_recognition/Amazon_JumpStart_Named_Entity_Recognition.ipynb) |
| テキスト要約 | はい | いいえ | Hugging Face | [JumpStart 入門 - テキスト要約](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/blob/main/introduction_to_amazon_algorithms/jumpstart_text_summarization/Amazon_JumpStart_Text_Summarization.ipynb) |
| テキスト生成 | はい | いいえ | Hugging Face | [JumpStart 入門 - テキスト生成](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/blob/main/introduction_to_amazon_algorithms/jumpstart_text_generation/Amazon_JumpStart_Text_Generation.ipynb) |
| 機械翻訳 | はい | いいえ | Hugging Face | [JumpStart 入門 - 機械翻訳](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/blob/main/introduction_to_amazon_algorithms/jumpstart_machine_translation/Amazon_JumpStart_Machine_Translation.ipynb) |
| テキスト埋め込み | はい | いいえ | TensorFlow、MXNet | [JumpStart 入門 - テキスト埋め込み](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/blob/main/introduction_to_amazon_algorithms/jumpstart_text_embedding/Amazon_JumpStart_Text_Embedding.ipynb) |
| 表形式分類 | はい | はい | LightGBM、CatBoost、XG Boost、AutoGluon-Tabular、TabTransformer、Linear Learner | [JumpStart 入門 - 表形式の分類 - LightGBM、CatBoost](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/blob/main/introduction_to_amazon_algorithms/lightgbm_catboost_tabular/Amazon_Tabular_Classification_LightGBM_CatBoost.ipynb)
[JumpStart 入門 - 表形式の分類 - XGBoost、Linear Learner](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/blob/main/introduction_to_amazon_algorithms/xgboost_linear_learner_tabular/Amazon_Tabular_Classification_XGBoost_LinearLearner.ipynb)
[JumpStart 入門 - 表形式の分類 - AutoGluon Learner](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/blob/main/introduction_to_amazon_algorithms/autogluon_tabular/Amazon_Tabular_Classification_AutoGluon.ipynb)
[JumpStart 入門 - 表形式の分類 - TabTransformer Learner](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/blob/main/introduction_to_amazon_algorithms/tabtransformer_tabular/Amazon_Tabular_Classification_TabTransformer.ipynb) |
| 表形式回帰 | はい | はい | LightGBM、CatBoost、XG Boost、AutoGluon-Tabular、TabTransformer、Linear Learner | [JumpStart 入門 - 表形式回帰 - LightGBM、CatBoost](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/blob/main/introduction_to_amazon_algorithms/lightgbm_catboost_tabular/Amazon_Tabular_Regression_LightGBM_CatBoost.ipynb)
[JumpStart 入門 - 表形式回帰 - XGBoost、Linear Learner](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/blob/main/introduction_to_amazon_algorithms/xgboost_linear_learner_tabular/Amazon_Tabular_Regression_XGBoost_LinearLearner.ipynb)
[JumpStart 入門 - 表形式回帰 - AutoGluon Learner](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/blob/main/introduction_to_amazon_algorithms/autogluon_tabular/Amazon_Tabular_Regression_AutoGluon.ipynb)
[JumpStart 入門 - 表形式回帰 - TabTransformer Learner](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/blob/main/introduction_to_amazon_algorithms/tabtransformer_tabular/Amazon_Tabular_Regression_TabTransformer.ipynb) |