機械学習を学び、実験できる無料サービス「Amazon SageMaker Studio Lab」プレビュー版が発表：「JupyterLab」ベースのノートブック開発環境でAWSリソースを利用

AWSはJupyterノートブックを使用して機械学習を学び、実験できる無料サービス「Amazon SageMaker Studio Lab」のプレビュー版を発表した。クレジットカード番号は不要であり、AWSアカウントすら必要ない。

[＠IT]

　Amazon Web Services（AWS）は2021年12月1日（米国時間）、開発者や学術関係者、データサイエンティストなどがJupyterノートブックを用いて機械学習を学び、実験できる設定不要の無料サービス「Amazon SageMaker Studio Lab」（以下Studio Lab）のプレビュー版を発表した。

　Studio Labは無料で利用でき、AWS上で動作する。クレジットカード番号は不要であり、AWSアカウントすら必要ない。電子メールアドレスを登録し、Studio Labのアカウントを作成すれば利用できる。

Amazon SageMaker Studio Labは、Webページからアカウントを申請し、承認後に登録を完了すると、使用できる（出典：Amazon Web Services）

何ができるのか

　Studio Labでは、インフラの設定や構成に煩わされることなく、機械学習についてデータサイエンスの側面から実験に集中できる。

　オープンソースWebアプリケーション「JupyterLab」をベースにしたオープンなノートブック開発環境で、最低15GBの永続ストレージ、CPUまたはGPUランタイム、JupyterLabベースのユーザーインタフェースが利用可能なプロジェクトを開いて作業できる。