# Amazon Aurora 機械学習の使用
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Amazon Aurora 機械学習を使用すると、必要に応じて、Aurora DB クラスターを次のいずれかの AWS 機械学習サービスと統合できます。それぞれが特定の機械学習のユースケースをサポートしています。

**Amazon Bedrock**  
Amazon Bedrock は、AI 企業の主要な基盤モデルを API を通じて利用できるようにするフルマネージドサービスであり、生成 AI アプリケーションの構築とスケーリングに役立つデベロッパーツールを備えています。Amazon Bedrock では、どのサードパーティーの基盤モデルで推論を実行する場合でも料金がかかります。料金は、入力トークンと出力トークンの量、およびモデル用のプロビジョンドスループットの購入有無によって決まります。詳細については、「Amazon Bedrock ユーザーガイド」の[「Amazon Bedrock とは」](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/what-is-bedrock.html)を参照してください。

**Amazon Comprehend**  
Amazon Comprehend は、ドキュメントからインサイトを抽出するために使用されるマネージド型自然言語処理 (NLP) サービスです。Amazon Comprehend により、エンティティ、キーフレーズ、言語などの特徴を分析することで、ドキュメントの内容から感情を推測できます。詳細については、「*Amazon Comprehend デベロッパーガイド*」の「[Amazon Comprehend とは](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/what-is.html)」を参照してください。

**SageMaker AI**  
Amazon SageMaker AI は、フルマネージド型の機械学習サービスです。データサイエンティストやデベロッパーは Amazon SageMaker AI を使用して、不正検出や製品レコメンデーションなど、さまざまな推論タスク用の機械学習モデルの構築、トレーニング、テストを行っています。機械学習モデルが本番環境で使用できるようになったら、Amazon SageMaker AI のホスト環境にデプロイできます。詳細については、「*Amazon SageMaker AI デベロッパーガイド*」の「[What Is Amazon SageMaker AI?](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/whatis.html)」を参照してください。  
Amazon Comprehend を Aurora DB クラスターで使用すると、SageMaker AI を使用するよりも事前設定が少なくて済みます。AWS 機械学習が初めての場合は、Amazon Comprehend から始めることをお勧めします。

**Topics**
+ [Aurora MySQL で Amazon Aurora 機械学習を使用する](mysql-ml.md)
+ [Aurora PostgreSQL で Amazon Aurora 機械学習を使用する](postgresql-ml.md)