Amazon Web Services（AWS）とは、インターネットを通じて提供される様々なITサービスのことを指します。これらのサービスは「クラウドサービス」とも呼ばれ、自分のパソコンや会社のサーバーではなく、インターネットを通じてAmazonのサーバーにアクセスすることで使用することができます。
ここでいくつかの主要なサービスを簡単に説明します：
- Amazon EC2：自分のパソコンのように使えるサービスです。必要に応じて、パソコンの性能を上げたり下げたりすることができます。
- Amazon S3：大量のデータをインターネット上に保存することができるサービスです。例えば、写真や動画などの大きなファイルを保存するのに便利です。
- Amazon RDS：データベース（情報を整理して保存するシステム）を利用するサービスです。顧客の情報や商品の情報など、必要なデータを簡単に検索・取得することができます。
- Amazon VPC：自分だけのプライベートなネットワーク空間を作ることができるサービスです。これにより、自社のサービスを安全に運用することができます。
- Amazon SageMaker：AI（人工知能）を作るためのサービスです。これを使えば、特別な知識がなくてもAIを作ることができます。
以上のようなサービスを組み合わせて使うことで、自分のウェブサイトを作ったり、ビジネスを運営したりすることができます。また、これらのサービスは必要なときにだけ利用することができ、その利用量に応じて料金が発生するため、初期投資を抑えてITシステムを利用することが可能です。
Amazon SageMakerを詳しく教えてください。
Amazon SageMakerは、Amazonが提供するサービスで、機械学習（人工知能の一種で、コンピュータに大量のデータから学習させて新しいことを予測させる技術）を使ったプログラムを作るためのツールです。
以下はSageMakerの主な特徴とその役割を簡単に説明したものです：
- Jupyterノートブック: プログラムを書くための特別なノートです。ここでデータを見たり、分析したり、モデル（予測するための計算式のようなもの）を作ったりします。
- 組み込みの機械学習アルゴリズム: 予め用意された機械学習の計算式（アルゴリズム）を選んで使うことができます。これにより、自分で難しい計算式を考える必要がありません。
- 分散学習: 大きなデータを小さな部分に分けて、それぞれを別々のコンピュータで学習させることができます。これにより、大量のデータでも早く学習を終えることができます。
- モデルのデプロイ: 作ったモデルを実際に使えるようにすることを「デプロイ」といいます。これにより、モデルを使って新しいデータの予測を行うことができます。
- 自動モデルチューニング: モデルがより良い予測をするためには、適切な設定（ハイパーパラメータ）を見つける必要があります。SageMakerでは、この設定を自動で最適化することができます。
- ビルトインデータラベリング: 人工知能に学習させるためには、データに「ラベル」（正解のタグ）を付ける必要があります。SageMakerには、このラベル付けを助ける機能もあります。
これらの機能を使うことで、SageMakerは機械学習の専門知識がない人でも、機械学習を活用したプログラムを作ることを支援します。
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