Amazon QuickSight にモデルを送信する - Amazon SageMaker AI

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Amazon QuickSight にモデルを送信する

Amazon QuickSight を使用していて、Amazon QuickSight の視覚化に SageMaker Canvas を活用する場合は、Amazon SageMaker Canvas モデルを構築し、そのモデルを Amazon QuickSight データセットの予測フィールドとして使用できます。予測フィールドは、Canvas ユーザーがモデルを使用して単一予測またはバッチ予測を行うのと同様に、データセットの特定の列について予測を行うことができる Amazon QuickSight データセットのフィールドです。Canvas の予測機能を Amazon QuickSight データセットに統合する方法の詳細については、「Amazon QuickSight ユーザーガイド」の「SageMaker Canvas との統合」を参照してください。https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/welcome.html

次の手順では、Canvas モデルを使用して Amazon QuickSight データセットに予測フィールドを追加する方法について説明します。

  1. Canvas アプリケーションを開き、データセットを使用してモデルを構築します。

  2. Canvas でモデルを作成したら、そのモデルを Amazon QuickSight に送信します。モデルを Amazon QuickSight に送信すると、スキーマファイルがローカルマシンに自動的にダウンロードされます。次のステップでは、このスキーマファイルを Amazon QuickSight にアップロードします。

  3. Amazon QuickSight を開き、モデルの構築に使用したデータセットと同じスキーマのデータセットを選択します。データセットに予測フィールドを追加し、以下を実行します。

    1. Canvas から送信されたモデルを指定します。

    2. 手順 2 でダウンロードしたスキーマファイルをアップロードします。

  4. 変更を保存して公開し、新しいデータセットの予測を生成します。Amazon QuickSight はモデルを使用してターゲット列に予測を入力します。

モデルを Canvas から Amazon QuickSight に送信するには、次の前提条件を満たす必要があります。

  • Canvas と Amazon QuickSight の両方を設定しておく必要があります。Amazon QuickSight アカウントは、Canvas アプリケーション AWS リージョン と同じ で作成する必要があります。Amazon QuickSight アカウントのホームリージョンが Canvas アプリケーションのリージョンと異なる場合は、Amazon QuickSight アカウントを閉じて再作成するか、Amazon QuickSight アカウントと同じリージョンに Canvas アプリケーションを設定する必要があります。また、Amazon QuickSight アカウントには、Amazon QuickSight アカウントを初めて作成したときに設定したデフォルトの名前空間が含まれている必要があります。Amazon QuickSight へのアクセスについては、管理者に問い合わせてください。詳細については、「Amazon QuickSight ユーザーガイド」の「Amazon QuickSight のセットアップ」を参照してください。

  • ユーザーには、Amazon QuickSight に予測を送信するために必要な AWS Identity and Access Management (IAM) アクセス許可が必要です。管理者はユーザーの IAM 権限を設定できます。詳細については、「Grant Your Users Permissions to Send Predictions to Amazon QuickSight」を参照してください。

  • Amazon QuickSight には、Canvas アプリケーションストレージ用に指定した Amazon S3 バケットへのアクセス権が必要です。詳細については、「Amazon S3 ストレージを設定にする」を参照してください。