# AIMLアクセラレーターレシピ

このアクセラレーターのレシピは、以下のフォルダに整理されています：

# 関数

AIML | FUNC-005 | CSVバリデーター: このレシピは、バリデーションロジックを定義します。AIML SDKアクションは、このロジックを使用してデータを AIML | データフィールドの事前定義された構成に対してバリデーションします。

AIML| REC-009 | モデルスキーマの読み込み: このレシピを使用して、スキーマを AIMLデータフィールドのルックアップテーブルに自動的に読み込みます。このレシピを使用した後、ルックアップテーブルを確認して、正しいデータ型とバリデーションルールが読み込まれたことを確認してください。
AIML | FUNC-012 | Workatoデータ型の取得: このレシピは、AIML | REC-009 | モデルスキーマの読み込みのサポートレシピとして機能します。スキーマのデータ型を特定します。

AIML | FUNC-003 | SageMaker予測の取得: Sagemaker InvokeEndpoint関数を呼び出して予測を生成します。詳細については、Sagemakerドキュメントを参照してください。
AIML | FUNC-011 | SagemakerでMLモデルのトレーニング: Sagemaker CreateAutoMLJobエンドポイントを呼び出して新しいAutoMLトレーニングジョブを作成します。詳細については、CreateAutoMLJobドキュメントを参照してください。

AIML | API-001 | トレーニングデータのステージング: ソースからターゲットの場所にトレーニングデータをステージングし、 AIML | データフィールドの定義したルールに対してバリデーションを行います。
AIML | API-002 | 予測の取得: トレーニング済みモデルに新しい未知の特徴データを渡して予測を生成します。アクセラレーターは、AIML | データフィールドの定義したルールに対してデータをバリデーションし、それをMLプラットフォームに渡して予測データを返します。
AIML | API-002 | MLモデルのトレーニング: このレシピは新しいMLモデルをトレーニングします。このレシピは、 AIML | モデルプロファイルのルックアップテーブルからMLモデルの構成、ソース、およびターゲットのトレーニングデータの場所を取得します。ソースからデータを読み込み、バリデーションを行い、それをMLモデルに渡して機械学習モデルをトレーニングします。
AIML | API-008 | モデル識別子とスキーマの取得: ルックアップテーブルで定義されたデータフィールドとモデル識別子を読み込み、アクションにロードします。

Last updated: 2024/2/13 16:59:53