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# テキスト分類 - TensorFlow
Amazon SageMaker AI テキスト分類 - TensorFlow アルゴリズムは、[TensorFlow ハブ](https://tfhub.dev/)の多くの事前トレーニング済みモデルによる転移学習をサポートする教師あり学習アルゴリズムです。大量のテキストデータが使用可能でない場合でも、転移学習を使用して、使用可能な事前トレーニング済みモデルのいずれかを独自のデータセットで微調整できます。テキスト分類アルゴリズムは、テキスト文字列を入力として受け取り、各クラスラベルの確率を出力します。トレーニングデータセットは CSV 形式である必要があります。このページには、テキスト分類 - TensorFlow の Amazon EC2 インスタンスに関する推奨事項とサンプルノートブックについての情報が含まれています。
**Topics**
+ [SageMaker AI テキスト分類の使用方法 - TensorFlow アルゴリズム](text-classification-tensorflow-how-to-use.md)
+ [テキスト分類 - TensorFlow アルゴリズムの入出力インターフェイス](text-classification-tensorflow-inputoutput.md)
+ [テキスト分類 - TensorFlow アルゴリズムの Amazon EC2 インスタンスの推奨事項](#text-classification-tensorflow-instances)
+ [テキスト分類 - TensorFlow サンプルノートブック](#text-classification-tensorflow-sample-notebooks)
+ [テキスト分類 - TensorFlow の仕組み](text-classification-tensorflow-HowItWorks.md)
+ [TensorFlow ハブモデル](text-classification-tensorflow-Models.md)
+ [テキスト分類 - TensorFlow ハイパーパラメータ](text-classification-tensorflow-Hyperparameter.md)
+ [テキスト分類 - TensorFlow モデルの調整](text-classification-tensorflow-tuning.md)
## テキスト分類 - TensorFlow アルゴリズムの Amazon EC2 インスタンスの推奨事項
テキスト分類 - TensorFlow アルゴリズムは、次を含むすべてのトレーニング用 CPU および GPU インスタンスをサポートします。
+ `ml.p2.xlarge`
+ `ml.p2.16xlarge`
+ `ml.p3.2xlarge`
+ `ml.p3.16xlarge`
+ `ml.g4dn.xlarge`
+ `ml.g4dn.16.xlarge`
+ `ml.g5.xlarge`
+ `ml.g5.48xlarge`
大きなバッチサイズのトレーニングにはメモリが多い GPU インスタンスをお勧めします。CPU (M5 など) インスタンスと GPU (P2、P3、G4Dn、または G5) インスタンスの両方を推論に使用できます。 AWS リージョン間の SageMaker トレーニングインスタンスと推論インスタンスの包括的なリストについては、[Amazon SageMakerの料金](https://aws.amazon.com/sagemaker/pricing/)」を参照してください。
## テキスト分類 - TensorFlow サンプルノートブック
カスタムデータセットの転移学習に SageMaker AI テキスト分類 - TensorFlow アルゴリズムを使用する方法の詳細については、「[Introduction to JumpStart - Text Classification](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/blob/main/introduction_to_amazon_algorithms/jumpstart_text_classification/Amazon_JumpStart_Text_Classification.ipynb)」ノートブックを参照してください。
SageMaker AI でサンプルを実行するために使用できる Jupyter ノートブックインスタンスを作成してアクセスする方法の詳細については、「[Amazon SageMaker ノートブックインスタンス](nbi.md)」を参照してください。ノートブックインスタンスを作成して開いた後、**[SageMaker AI サンプル]** タブを選択して、すべての SageMaker AI サンプルのリストを表示します。ノートブックを開くには、その [**Use (使用)**] タブを選択し、[**Create copy (コピーを作成)**] を選択します。