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# Amazon SageMaker AI で R を使用するためのリソース
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このドキュメントでは、R ソフトウェア環境で Amazon SageMaker AI 機能を使用する方法を学ぶうえで役立つリソースを一覧表示しています。以下のセクションでは、SageMaker AI の組み込み R カーネルを紹介し、SageMaker AI で R の使用を開始する方法を説明して、ノートブックの例をいくつか紹介します。

この例は、初級、中級、上級の 3 つのレベルで構成されています。まず「[Amazon SageMaker AI で R の使用を開始する方法](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/r_examples/r_sagemaker_hello_world/r_sagemaker_hello_world.html)」から始め、その後 SageMaker AI での R を使用したエンドツーエンドの機械学習について説明します。最後に R スクリプトを使用した SageMaker 処理や、SageMaker AI への独自の R アルゴリズムの導入など、より高度なトピックで締めくくります。

独自のカスタム R イメージを Studio に持ち込む方法については、「[Amazon SageMaker Studio Classic でのカスタムイメージ](studio-byoi.md)」を参照してください。同様のブログ記事については、「[独自の R 環境を Amazon SageMaker Studio で使用する](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/bringing-your-own-r-environment-to-amazon-sagemaker-studio/)」を参照してください。

**Topics**
+ [SageMaker AI での RStudio のサポート](#rstudio-for-r)
+ [SageMaker AI での R カーネル](#r-sagemaker-kernel-ni)
+ [サンプルノートブックの例](#r-sagemaker-example-notebooks)
+ [SageMaker AI で R の使用を開始する](r-sagemaker-get-started.md)

## SageMaker AI での RStudio のサポート
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Amazon SageMaker AI は、Amazon SageMaker AI ドメインに統合されたフルマネージド統合開発環境 (IDE) として RStudio をサポートしています。RStudio 統合を使用すると、ドメインで RStudio 環境を起動して、SageMaker AI リソースで RStudio ワークフローを実行できます。詳細については、「[RStudio on Amazon SageMaker AI](rstudio.md)」を参照してください。

## SageMaker AI での R カーネル
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SageMaker ノートブックインスタンスは、プリインストールされた R カーネルを使って R をサポートします。また、R カーネルには reticulate ライブラリ (R から Python へのインターフェイス) があるため、R スクリプト内から SageMaker AI Python SDK の機能を使用できます。
+ [reticulatelibrary](https://rstudio.github.io/reticulate/): [Amazon SageMaker Python SDK](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable) に R インターフェイスを提供します。reticulate パッケージは、R と Python オブジェクトの間で変換されます。

## サンプルノートブックの例
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**前提条件**
+ [SageMaker AI で R の使用を開始する](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/r_examples/r_sagemaker_hello_world/r_sagemaker_hello_world.html) – このサンプルノートブックでは、Amazon SageMaker AI の R カーネルを使用して R スクリプトを開発する方法を説明します。このノートブックでは、SageMaker AI の環境と許可を設定し、[UCI Machine Learning リポジトリ](https://archive.ics.uci.edu/datasets)から [Abalone データセット](https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/abalone)をダウンロードし、データの基本的な処理と視覚化を行い、データを CSV 形式で S3 に保存します。

**初級レベル**
+ [R カーネルを使用した SageMaker AI バッチ変換](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/r_examples/r_batch_transform/r_xgboost_batch_transform.html) – このサンプルノートブックでは、SageMaker AI の Transformer API と [XGBoost アルゴリズム](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/xgboost.html)を使用してバッチ変換ジョブを実行する方法を説明します。このノートブックでは Abalone データセットも使用します。

**中級レベル**
+ [R での XGBoost のハイパーパラメータ最適化](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/r_examples/r_xgboost_hpo_batch_transform/r_xgboost_hpo_batch_transform.html) – このサンプルノートブックでは、abalone データセットと XGBoost を使用した以前の初級ノートブックを拡張しています。[ハイパーパラメータの最適化](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/tuner.html)を使ってモデルをチューニングする方法が説明されています。また、バッチ予測にバッチ変換を使う方法と、リアルタイム予測を行うモデルエンドポイントを作成する方法についても学習します。
+ [R を使用した Amazon SageMaker 処理](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/r_examples/r_in_sagemaker_processing/r_in_sagemaker_processing.html) – [SageMaker 処理](https://aws.amazon.com/blogs/aws/amazon-sagemaker-processing-fully-managed-data-processing-and-model-evaluation/)では、モデル評価ワークロードの前処理、後処理、実行を行うことができます。この例では、R スクリプトを作成して、処理ジョブをオーケストレーションする方法を示します。

**上級レベル**
+ [SageMaker AI で独自の R アルゴリズムをトレーニングしてデプロイする](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/r_examples/r_byo_r_algo_hpo/tune_r_bring_your_own.html) – 既に R アルゴリズムがある場合、チューニング、トレーニング、デプロイのために SageMaker AI に取り込めます。この例では、R オリジンのモデルでの推論のためにホストされたエンドポイントを使用するまで、カスタム R パッケージを使って SageMaker AI コンテナをカスタマイズする方法を、順を追って説明します。