2ML モデルの開発

• 2.1モデルの選択とトレーニング

  SageMaker での3つのモデル構築アプローチ（組み込みアルゴリズム・スクリプトモード/独自コンテナ・AutoML/JumpStart）、トレーニングジョブの基礎を理解します。MLA-C01 の「ML モデルの開発」の出発点です。

• 2.2ハイパーパラメータ調整と過学習対策

  SageMaker Automatic Model Tuning によるハイパーパラメータ探索、過学習（オーバーフィット）と未学習（アンダーフィット）、正則化やデータ追加による対策を理解します。

• 2.3モデルの評価指標

  分類（精度・適合率/再現率・F1・AUC）と回帰（RMSE・MAE・決定係数）の評価指標、混同行列、不均衡データでの指標選択を理解します。