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目次

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  1. はじめに
  2. トランスフォーメーション
  3. ソーストランスフォーメーション
  4. ターゲットトランスフォーメーション
  5. アクセスポリシートランスフォーメーション
  6. アグリゲータトランスフォーメーション
  7. B2Bトランスフォーメーション
  8. チャンキングトランスフォーメーション
  9. クレンジングトランスフォーメーション
  10. データマスキングトランスフォーメーション
  11. データサービストランスフォーメーション
  12. 重複排除トランスフォーメーション
  13. 式トランスフォーメーション
  14. フィルタトランスフォーメーション
  15. 階層ビルダートランスフォーメーション
  16. 階層パーサートランスフォーメーション
  17. 階層プロセッサトランスフォーメーション
  18. 入力トランスフォーメーション
  19. Javaトランスフォーメーション
  20. JavaトランスフォーメーションAPIリファレンス
  21. ジョイナトランスフォーメーション
  22. ラベラトランスフォーメーション
  23. ルックアップトランスフォーメーション
  24. 機械学習トランスフォーメーション
  25. マップレットトランスフォーメーション
  26. ノーマライザトランスフォーメーション
  27. 出力トランスフォーメーション
  28. 解析トランスフォーメーション
  29. Pythonトランスフォーメーション
  30. ランクトランスフォーメーション
  31. ルータトランスフォーメーション
  32. ルール仕様トランスフォーメーション
  33. シーケンストランスフォーメーション
  34. ソータートランスフォーメーション
  35. SQLトランスフォーメーション
  36. 構造パーサートランスフォーメーション
  37. トランザクション制御トランスフォーメーション
  38. 共有体トランスフォーメーション
  39. ベクトル埋め込みトランスフォーメーション
  40. Velocityトランスフォーメーション
  41. ベリファイヤトランスフォーメーション
  42. Webサービストランスフォーメーション

トランスフォーメーション

トランスフォーメーション

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RESTエンドポイントとしてのモデルのデプロイ

RESTエンドポイントとしてのモデルのデプロイ

機械学習モデルは、RESTエンドポイントとしてデプロイする必要があります。機械学習トランスフォーメーションは、エンドポイントを使用してモデルと通信します。
次のような機械学習プラットフォームに従って、モデルをRESTエンドポイントとしてデプロイします。
Amazon SageMaker
Amazon SageMakerで、Amazon API GatewayとAWS Lambdaを使用して、モデルをエンドポイントとしてデプロイします。
詳細については、次のAWS Machine Learningのブログ記事にある手順を参照してください。
https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/call-an-amazon-sagemaker-model-endpoint-using-amazon-api-gateway-and-aws-lambda/
Azure Machine Learning
Azure Machine Learningで、モデルをリアルタイムエンドポイントとしてデプロイします。
リアルタイムエンドポイントの詳細については、Microsoft Azureのドキュメントを参照してください。
モデルをRESTエンドポイントとしてデプロイした後に、APIコレクションを作成し、エンドポイントにアクセスするためのREST API要求を設定します。