Amazon Machine Learning サービスの更新や、その新しいユーザーの受け入れは行っていません。このドキュメントは既存のユーザー向けに提供されていますが、更新は終了しています。詳細については、「[Amazon Machine Learning とは](https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/dg/what-is-amazon-machine-learning.html)」を参照してください。

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# 非同期オペレーションの依存関係管理
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 Amazon ML のバッチオペレーションは、正常に完了するために他の処理に依存しています。これらの依存関係を管理するために、Amazon ML は依存性のあるリクエストを識別し、操作が完了したことを確認します。操作が完了していない場合、Amazon ML は、依存する操作が完了するまで、最初のリクエストを保存します。

 バッチオペレーション間にはいくつかの依存関係があります。たとえば、ML モデルを作成する前に、ML モデルをトレーニングできるデータソースを作成しておく必要があります。Amazon ML は、利用可能なデータソースがない場合、ML モデルをトレーニングすることはできません。

 ただし、Amazon ML は非同期操作の依存関係管理をサポートしています。たとえば、データモデル上で ML モデルをトレーニングするリクエストを送信する前に、データ統計が計算されるまで待つ必要はありません。代わりに、データソースが作成されるとすぐに、データソースを使用して ML モデルをトレーニングするリクエストを送信できます。Amazon ML は、データソース統計が計算されるまで、実際にトレーニング操作を開始しません。createMLModel リクエストは、統計が計算されるまでキューに入れられます。それが完了すると、Amazon ML は直ちに createMLModel 操作の実行を試みます。同様に、トレーニングを終了していない ML モデルのバッチ予測と評価リクエストを送信できます。

 次の表は、異なる AmazonML のアクションを進めるための要件を示しています。


|  **以下をするために**  |  **必要なもの**  | 
| --- | --- | 
|  ML モデルを作成する (createMLModel)  |  計算されたデータ統計を持つデータソース  | 
|  バッチ予測を作成する (createBatchPrediction)  |   データソース   ML モデル   | 
|  バッチ評価を作成する (createBatchEvaluation)  |   データソース   ML モデル   |