Amazon SageMaker
#AWS
#機械学習
#AI
概要
機械学習の一連のプロセスを行うことができる
トレーニングデータの加工や教師データの作成
機械学習アルゴリズムを用いたモデル作成
モデルのトレーニング
トレーニング済みモデルのデプロイ
モデル
SageMakerの組み込みのアルゴリズム
scikit-learn、TensorFlowといった機械学習フレームワークなどを用いた機械学習アルゴリズム
サードパーティ製のアルゴリズムをAWS Marketplaceで購入可能
機能
Ground Truth(ラベリング)
データの準備
データの収集、蓄積
データの分析、前処理
ノートブック
モデルの作成
機械学習アルゴリズムの選択
モデルの設計・実装
トレーニング(学習)
モデルの学習と評価
データを使用したモデルの学習
精度の評価、再学習
推論
モデルの配備
作成したモデルをシステムに実装
Ground Truth
教師あり学習の教師データの作成
外部リソースを利用することも可能
ノートブック
Jupyter Notebookを利用できる
GitHubなどとのGitリポジトリ連携
トレーニング
機械学習アルゴリズムの管理機能
トレーニングデータを使用したモデルのトレーニング
ハイパーパラメータを自動で調整し、最適なトレーニング済みモデル作成
推論
モデルのデプロイ
他のアプリケーションで利用するためのエンドポイント作成
大量のデータをバッチジョブで推論処理