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# 自動化された ML、ノーコード、ローコード
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Amazon SageMaker AI は、主要な機械学習タスクを自動化し、ノーコードまたはローコードのソリューションを使用する次の機能を提供します。
+ **Amazon SageMaker Canvas**: UI ベースのノーコード AutoML エクスペリエンスの場合、新しいユーザーは [Amazon SageMaker Studio](studio-updated.md) で [Amazon SageMaker Canvas](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/canvas.html) アプリケーションを使用する必要があります。

  Amazon SageMaker Canvas は、データ準備、特徴量エンジニアリング、アルゴリズムの選択、トレーニングと調整、推論などのタスク向けに、アナリストやシチズンデータサイエンティストにノーコード機能を提供します。ユーザーは、組み込みの視覚化と what-if 分析を活用して、データやさまざまなシナリオを調査できます。また自動予測により、モデルを簡単に実稼働化できます。SageMaker Canvas は、コンピュータビジョン、需要予測、インテリジェント検索、生成 AI など、さまざまなユースケースをサポートしています。
+ **Amazon SageMaker Autopilot**: [Amazon SageMaker Autopilot](autopilot-automate-model-development.md) は、機械学習モデルの構築、トレーニング、調整、デプロイのエンドツーエンドのプロセスを自動化する、自動機械学習 (AutoML) 機能セットです。Amazon SageMaker Autopilot は、データを分析し、問題タイプに適したアルゴリズムを選択し、データを前処理してトレーニングの準備を行い、自動モデルトレーニングを処理し、ハイパーパラメータ最適化を実行してデータセットに最適なパフォーマンスのモデルを見つけます。
  + 2023 年 11 月 30 日現在、Autopilot のユーザーインターフェイス (UI) は Studio の [Amazon SageMaker Canvas](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/canvas.html) アプリケーションに統合されています。
  + Studio の以前のエクスペリエンスである [Amazon SageMaker Studio Classic](studio.md) のユーザーは、Studio Classic で Autopilot UI を引き続き使用できます。コーディング経験のあるユーザーは、サポートされている SDK で [AutoML API リファレンス](autopilot-automate-model-development.md)を引き続き使用して、技術的な実装を行うことができます。
**注記**  
Studio Classic でこれまで Autopilot を使用しており、SageMaker Canvas に移行する場合は、SageMaker Canvas アプリケーションを作成して使用できるように、追加のアクセス許可をユーザープロファイルまたは IAM ロールに付与する必要が生じる場合があります。詳細については、「[(オプション) Studio Classic の Autopilot から SageMaker Canvas に移行する](studio-updated-migrate-ui.md#studio-updated-migrate-autopilot)」を参照してください。
+ **Amazon SageMaker JumpStart**: SageMaker JumpStart は、機械学習を始めるのに役立つ、広範な問題タイプに対する事前トレーニング済みのオープンソースモデルを提供します。これらのモデルは、デプロイする前に、段階的にトレーニングして調整できます。JumpStart は、一般的なユースケース用のインフラストラクチャを設定するソリューションテンプレートと、SageMaker AI を使用した機械学習用の実行可能なサンプルノートブックも提供します。

**Topics**
+ [SageMaker Autopilot](autopilot-automate-model-development.md)
+ [SageMaker JumpStart の事前トレーニング済みモデル](studio-jumpstart.md)