Amazon Machine Learning サービスの更新や、その新しいユーザーの受け入れは行っていません。このドキュメントは既存のユーザー向けに提供されていますが、更新は終了しています。詳細については、「Amazon Machine Learning とは」を参照してください。
すべてのオブジェクトの名前と ID
Amazon ML のすべてのオブジェクトは識別子または ID を持っている必要があります。Amazon ML コンソールの場合は ID 値が生成されますが、API を使用する場合は独自の ID 値を生成する必要があります。各 ID は、AWS アカウントの同じタイプのすべての Amazon ML オブジェクトで一意である必要があります。つまり、同じ ID で 2 つの評価を持つことはできません。同じ ID を使用して評価とデータソースを持つことは可能ですが、推奨されません。
オブジェクトには、ランダムに生成された識別子とタイプを識別する短い文字列のプレフィックスを使用することをお勧めします。たとえば、Amazon ML コンソールがデータソースを生成する場合、「ds-zScWIuWiOxF」のようなランダムで一意の ID をデータソースに割り当てます。この ID は 1 人のユーザーに関して衝突回避のために十分にランダムで、かつコンパクトで読みやすいものです。利便性とわかりやすさのために「ds-」というプレフィックスを付けていますが、必須ではありません。ID 文字列に何を使用したらよいか明確でない場合は、16 進数 UUID 値 (28b1e915-57e5-4e6c-a7bd-6fb4e729cb23 など) を使用することをお勧めします。これはどのような最新のプログラミング環境でも使用可能です。
ID 文字列には ASCII 文字、数字、ハイフン、アンダースコアを含めることができ、最大 64 文字までです。メタデータを ID 文字列にエンコードすることが可能で、これはおそらく便利な方法に見えます。しかし、オブジェクトが作成された後はその ID が変更できないため、この方法は推奨されません。
オブジェクト名は、ユーザーフレンドリなメタデータを各オブジェクトに関連付ける簡単な方法です。オブジェクトを作成した後、その名前を更新できます。これにより、オブジェクト名に ML ワークフローの一部を反映させることができます。たとえば、最初は ML モデル名を「実験 #3」とし、後でモデル名を「最終本番モデル」と変更できます。名前は、最大 1,024 文字までの任意の文字列です。