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機械学習を学び、実験できる無料サービス「Amazon SageMaker Studio Lab」プレビュー版が発表：「JupyterLab」ベースのノートブック開発環境でAWSリソースを利用
AWSはJupyterノートブックを使用して機械学習を学び、実験できる無料サービス「Amazon SageMaker Studio Lab」のプレビュー版を発表した。クレジットカード番号は不要であり、AWSアカウントすら必要ない。
Amazon Web Services（AWS）は2021年12月1日（米国時間）、開発者や学術関係者、データサイエンティストなどがJupyterノートブックを用いて機械学習を学び、実験できる設定不要の無料サービス「Amazon SageMaker Studio Lab」（以下Studio Lab）のプレビュー版を発表した。
Studio Labは無料で利用でき、AWS上で動作する。クレジットカード番号は不要であり、AWSアカウントすら必要ない。電子メールアドレスを登録し、Studio Labのアカウントを作成すれば利用できる。
何ができるのか
Studio Labでは、インフラの設定や構成に煩わされることなく、機械学習についてデータサイエンスの側面から実験に集中できる。
オープンソースWebアプリケーション「JupyterLab」をベースにしたオープンなノートブック開発環境で、最低15GBの永続ストレージ、CPUまたはGPUランタイム、JupyterLabベースのユーザーインタフェースが利用可能なプロジェクトを開いて作業できる。
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関連リンク
- Learn and experiment with machine learning（アカウント申請ページ）
- Amazon SageMaker Studio Lab (currently in preview), a free, no-configuration ML service
- Now in Preview - Amazon SageMaker Studio Lab, a Free Service to Learn and Experiment with ML（AWS News Blog）
- Amazon SageMaker Studio Lab
- Amazon SageMaker Studio Lab FAQ
- Amazon SageMaker Studio
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