アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 技術統括本部 西日本ソリューション部 ソリューションアーキテクト
（講演者のプロフィールは、各イベントサイトからご確認ください）
※ プロフィールの引用元は「AWS Summit Tokyo」になります。
※ 同姓同名の登壇者も含まれておりますので詳細は以下の一覧をご確認ください。
機械学習の技術的負債を SageMaker Studio で解消
機械学習プロジェクトでは、コーディング作業以外にも対応すべき作業が数多く存在します。例えば、データの前処理や特徴量抽出から、高スペックな開発環境の運用やデプロイ後の性能監視等々が挙げられます。これらは開発者に技術的負債となって伸し掛かり、プロジェクトの進捗や難易度に負の影響を齎すことが考えられます。今回ご紹介する Amazon SageMaker Studio は、このような技術的負債となる作業を省力化する機能が多々備わっております。本セッションでは、ユースケースを交えながら Amazon SageMaker Studio の機能を紹介します。
