翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。

# Amazon SageMaker AI との統合
<a name="sagemaker-integration"></a>

**統合タイプ:** サブスクライバー

[Amazon SageMaker AI](https://docs.aws.amazon.com//sagemaker/latest/dg/whatis.html) は、フルマネージド機械学習 (ML) サービスです。Security Lake を使用すると、データサイエンティストとデベロッパーは、本番環境対応のホスト環境に ML モデルをすばやく自信を持って構築、トレーニング、デプロイできます。ML ワークフローを実行するための UI エクスペリエンスが提供されるため、複数の統合開発環境 (IDE) で SageMaker AI ML ツールを利用できるようになります。

## SageMaker AI インサイト
<a name="sagemaker-integration-insights"></a>

SageMaker AI Studio を使用して、Security Lake の機械学習インサイトを生成できます。この Studio は、データサイエンティストが機械学習モデルを準備、構築、トレーニング、デプロイするためのツールを提供する、機械学習用のウェブ統合開発環境 (IDE) です。このソリューションを使用すると、Security Lake の検出[AWS Security Hub CSPM](https://docs.aws.amazon.com/securityhub/latest/userguide/what-is-securityhub.html)結果に焦点を当てた Python ノートブックのベースセットをすばやくデプロイできます。また、Security Lake に他の AWS ソースやカスタムデータソースを組み込むように拡張することもできます。詳細については、[「Amazon SageMaker AI を使用して Amazon Security Lake データの機械学習インサイトを生成する](https://aws.amazon.com/blogs//security/generate-machine-learning-insights-for-amazon-security-lake-data-using-amazon-sagemaker/)」を参照してください。