Amazon SageMaker Autopilot を使用したモデル開発の自動化 - Amazon SageMaker

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Amazon SageMaker Autopilot を使用したモデル開発の自動化

Amazon SageMaker オートパイロットは、自動機械学習 (AutoML) プロセスの主要なタスクを自動化する機能セットです。データを調査し、問題のタイプに関連するアルゴリズムを選択し、モデルのトレーニングとチューニングを容易にするためにデータを準備します。Autopilotは、訓練されていないデータを予測する能力をテストするために、適切な場合にすべての候補アルゴリズムに交差検証リサンプリング手順を自動的に適用します。AutoML プロセスを構成するこれらの主要タスクを自動化することで、機械学習体験を簡素化します。パフォーマンスによってテストされた最適化されたモデルのすべてをランク付けします。これにより、通常と同程度のわずかな時間で、最適なパフォーマンスを備えたモデルをデプロイできます。

また、オートパイロットは、Amazon SageMaker Clarify 用に開発された機能アトリビューションアプローチを使用して、モデルが予測を行う方法を説明するのに役立ちます。自動パイロットは、最適な候補によって行われた予測について、各機能の重要性を示すレポートを自動的に生成します。この説明可能性の機能性は、機械学習モデルをAWS顧客。生成されたモデルガバナンスレポートは、リスクおよびコンプライアンスチームおよび外部の規制当局に通知するために使用できます。

テストされた候補ごとに、データのラングルの方法やモデルの選択、トレーニング、調整方法を完全に把握できます。これは、AutoPilot が試行ごとに生成したノートブックによって提供されます。このノートブックには、データの探索と最適な候補の検出に使用されるコードが含まれています。ノートブックには、独自の ML 実験の学習と実行を可能にする教育ツールも用意されています。実験で得られたさまざまな入力とトレードオフの影響については、オートパイロットが公開するさまざまなデータ探索と候補定義ノートブックを調べて確認できます。また、ノートブックに独自の変更を加えて再実行することで、高性能の候補者に対してさらに実験を行うこともできます。

次の図は、AutoPilot によって管理される AutoML プロセスの主要なタスクを示しています。


      Amazon SageMaker オートパイロットで使用される AutoML プロセスの概要です。

オートパイロットはさまざまな方法で使用できます。つまり、オートパイロット (つまり名前) で、さまざまな程度のヒューマンガイダンスで、Amazon SageMaker Studio のコードなしで、AWSSDK。現在、オートパイロットは回帰分類とバイナリ分類とマルチクラス分類をサポートしています。また、カンマ区切りの値を持つファイルでフォーマットされた表形式データのみをサポートします。

Amazon SageMaker では、ご利用分のみのお支払いとなります。ML モデルの構築、トレーニング、デプロイは 2 番目の料金で、最低料金や初期費用は不要です。SageMaker の使用料金の詳細については、」を参照してください。Amazon SageMaker の価格設定