Amazon Sagemaker Studioとは？

機械学習のための統合開発環境（IDE）であり、開発者は統合された、生産性を大きく向上する視覚的なインタフェースを使ってコードを書いたり、実験管理をしたり、データを可視化したりデバッグやモニタリングをすることができます。

利用方法

2019年12年30日現在は、プレビュー中なので、「オハイオ」リージョンのみで利用可能です。

SSOで開始するを選択すると、登録情報の入力画面が表示されるため、必要項目を入力します。

登録したメールアドレスに招待のURLが届いているので、クリックして、パスワードを更新する

アクセス許可の指定を行います。
今回は、既存の物を利用しないため、新規作成を行いました。
指定するS3バケットへのアクセスは許可しませんでした。

新規作成すると下記のように新規作成されます。

Notebook resource configurationについては、デフォルトのまま、選択しておきます。

次に進むと下記のような表示になります。

「Pending」が終了したら、ユーザーの割り当てボタンを押します。

先ほど、SSOを設定したユーザーを指定します。

先ほどのSSOの登録をしたEmailアドレスに届いているYour User portal URLのアドレスをクリックしてSSOのアドレスでログインする

ログインすると、下記のような画面が表示され、「Amazon SageMaker Studio」のサービスが選択できるようになっている。

選択するとサービスの読み込み画面が表示されます。

左上の＋を押してLauncherを開く

NotebookのPython 3のボタンを押して作成する

別紙参照

下記の設定でモデルの生成を行います。

目的を持たずに実験していたので、やる事が思いつかず途方にくれてしまいました。
次、利用する際は、最終的な目標を持ち、モデルを作成しようと思いました。