テキスト分類 - TensorFlow - Amazon SageMaker AI
テキスト分類 - TensorFlow アルゴリズムの Amazon EC2 インスタンスの推奨事項サンプルノートブック

テキスト分類 - TensorFlow

Amazon SageMaker AI テキスト分類 - TensorFlow アルゴリズムは、TensorFlow ハブの多くの事前トレーニング済みモデルによる転移学習をサポートする教師あり学習アルゴリズムです。大量のテキストデータが使用可能でない場合でも、転移学習を使用して、使用可能な事前トレーニング済みモデルのいずれかを独自のデータセットで微調整できます。テキスト分類アルゴリズムは、テキスト文字列を入力として受け取り、各クラスラベルの確率を出力します。トレーニングデータセットは CSV 形式である必要があります。このページには、テキスト分類 - TensorFlow 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。

トピック

テキスト分類 - TensorFlow アルゴリズムの Amazon EC2 インスタンスの推奨事項

テキスト分類 - TensorFlow アルゴリズムは、次を含むすべてのトレーニング用 CPU および GPU インスタンスをサポートします。

  • ml.p2.xlarge

  • ml.p2.16xlarge

  • ml.p3.2xlarge

  • ml.p3.16xlarge

  • ml.g4dn.xlarge

  • ml.g4dn.16.xlarge

  • ml.g5.xlarge

  • ml.g5.48xlarge

大きなバッチサイズのトレーニングにはメモリが多い GPU インスタンスをお勧めします。CPU (M5 など) インスタンスと GPU (P2、P3、G4Dn、または G5) インスタンスの両方を推論に使用できます。AWS リージョン間での SageMaker トレーニングインスタンスと推論インスタンスの包括的なリストについては、「Amazon SageMaker の料金」を参照してください。

テキスト分類 - TensorFlow サンプルノートブック

カスタムデータセットの転移学習に SageMaker AI テキスト分類 - TensorFlow アルゴリズムを使用する方法の詳細については、「Introduction to JumpStart - Text Classification」ノートブックを参照してください。

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」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。