Lookerのデータに機会学習のアルゴリズムを適用し、Amazon SageMakerでデータポイントを予測、分類します。

このアクションはLookerのクエリ結果を送信し、XGBoostやLinear Learnerを使用して回帰や分類のためにモデルをトレーニングしたり、以前にトレーニングしたモデルを使ってLookerのクエリ結果を予想できるようにします。アクションには以下の3つのコンポーネントがあります。

  • Amazon Sagemaker Train:XGBoost - Lookerのクエリ結果を使って、回帰、バイナリ、マルチクラス分類のために、XGBoostアルゴリズムでMLモデルをトレーニングします。

  • Amazon Sagemaker Train:Linear Learner - Lookerのクエリ結果を使って、回帰、バイナリ、マルチクラス分類のために、Linear LearnerアルゴリズムでMLモデルをトレーニングします。

  • Amazon Sagemaker Infer - 既存のSagemaker MLモデルを使用してバッチ推論ジョブを実行し、Lookerのクエリ結果とターゲット予測を比較します。

このアクションを有効にするには、「管理」>「アクション」から設定するか、お客様のLooker管理者にご確認ください。