投稿日: Jul 12, 2018
Amazon SageMaker は、機械学習における検出、分類、回帰のユースケースにさらに対処するために、k 近傍法 (kNN) と物体検出アルゴリズムをサポートすることになりました。今回の追加で、SageMaker が対応可能な組み込みアルゴリズムのリストが 15 に拡大しました。
k 近傍法は分類および回帰の問題の対処に使用可能です。たとえば、ラベルのないイメージは、そのもっとも近傍にアサインされたラベルで分類できるようになります。これは、レコメンドシステム、異常値検出、イメージおよびテキストの分類に有用です。回帰の問題については、k 近傍法は近傍のラベルの関数によって、通常は平均値または中央値として設定される数値の予測に使用できます。
物体検出は、イメージ内の物体を検出および分類するプロセスです。Amazon SageMaker の物体検出アルゴリズムを使用することで、イメージ内の複数の物体を推論中でも検出できるモデルの構築とトレーニングがより簡単にできるようになります。まず境界ボックスが検出された物体を囲み、それから物体が分類されます。
Amazon SageMaker で k 近傍法と物体検出アルゴリズムを利用できる AWS リージョンは、米国東部 (バージニア北部)、米国東部 (オハイオ)、米国西部 (オレゴン)、欧州 (アイルランド)、欧州 (フランクフルト)、アジアパシフィック (東京)、アジアパシフィック (ソウル)、アジアパシフィック (シドニー) の各リージョンです。