【AWS】Amazon Sagemaker Studioを利用してみる

# Amazon Sagemaker Studioとは？
>機械学習のための統合開発環境（IDE）であり、開発者は統合された、生産性を大きく向上する視覚的なインタフェースを使ってコードを書いたり、実験管理をしたり、データを可視化したりデバッグやモニタリングをすることができます。

# 利用方法
2019年12年30日現在は、プレビュー中なので、「オハイオ」リージョンのみで利用可能です。
<img width="1271" alt=" 2019-12-29 18.08.04.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/401878/c461fb77-831a-c385-8c17-6162fa5a7cc5.png">

## SSOの設定
`SSOで開始する`を選択すると、登録情報の入力画面が表示されるため、必要項目を入力します。
<img width="818" alt=" 2019-12-29 18.09.11.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/401878/e58a4351-6203-64d0-cb00-1150e7a9953e.png">

登録したメールアドレスに招待のURLが届いているので、クリックして、パスワードを更新する

## Amazon Sagemaker Studioの設定
アクセス許可の指定を行います。
今回は、既存の物を利用しないため、新規作成を行いました。
指定するS3バケットへのアクセスは許可しませんでした。
<img width="832" alt=" 2019-12-29 18.27.22.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/401878/f6369af1-6a53-2923-51e5-10730d441c8b.png">
新規作成すると下記のように新規作成されます。

<img width="821" alt=" 2019-12-29 18.25.48.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/401878/54a87c19-2e8d-75c0-d067-b9d20fc5729b.png">

`Notebook resource configuration`については、デフォルトのまま、選択しておきます。

次に進むと下記のような表示になります。
<img width="1245" alt=" 2019-12-29 18.31.56.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/401878/73f89f37-777c-8caa-bb65-acbb704eddb2.png">
「Pending」が終了したら、`ユーザーの割り当て`ボタンを押します。

<img width="941" alt=" 2019-12-29 19.59.00.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/401878/d378fdc9-1fff-ebb2-c880-1b5c6bd2e66d.png">

先ほど、SSOを設定したユーザーを指定します。

## Sagemaker Studioの開始方法
先ほどのSSOの登録をしたEmailアドレスに届いている`Your User portal URL`のアドレスをクリックしてSSOのアドレスでログインする

ログインすると、下記のような画面が表示され、「Amazon SageMaker Studio」のサービスが選択できるようになっている。

<img width="1055" alt=" 2019-12-29 22.29.30.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/401878/87053918-03b9-0581-ffc9-328ac37a02f3.png">

選択するとサービスの読み込み画面が表示されます。
<img width="769" alt=" 2019-12-29 23.15.24.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/401878/2d714e93-ac2f-8e50-084b-360871cbb51c.png">

# SageMaker Studioの実行
左上の`＋`を押して`Launcher`を開く
<img width="1149" alt=" 2019-12-29 23.51.16.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/401878/11578831-0152-ae7a-48f6-4cd436a6d5c7.png">

Notebookの`Python 3`のボタンを押して作成する

<img width="945" alt=" 2019-12-30 0.01.19.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/401878/63c02406-2ca8-094f-2305-64c65ecbefd7.png">


## データの取得

別紙参照

<img width="1108" alt=" 2019-12-30 0.39.53.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/401878/a55d472f-c7e9-1bae-3940-51d071265500.png">
<img width="1112" alt=" 2019-12-30 0.40.03.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/401878/ca4975ac-cdf9-894e-fd06-ed459c95413a.png">



## モデルの作成
下記の設定でモデルの生成を行います。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/401878/cac83fde-0615-59f4-221e-dacb65ea3337.png)

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/401878/f394749a-5311-fc37-c659-b9551705ee21.png)

# モデル生成後
目的を持たずに実験していたので、やる事が思いつかず途方にくれてしまいました。
次、利用する際は、最終的な目標を持ち、モデルを作成しようと思いました。