投稿日: Aug 2, 2019
Amazon SageMaker が利用可能となっているすべての AWS リージョンで、Amazon SageMaker の新しいモデル追跡機能が、一般提供開始になりました。これらの新機能により、機械学習 (ML) モデルトレーニング実験をすばやく簡単に見つけたり、比較したりすることができます。AWS マネジメントコンソールまたは AWS SDK のいずれかを使用し、何千ものモデルトレーニング実験のすばやい検索やメトリックスの比較を行い、さまざまな反復でパフォーマンスを評価を行うことが可能です。これにより、最もパフォーマンスの高いモデルを特定できるようになります。
ML モデルの開発は反復的なプロセスです。データ、アルゴリズム、パラメータのさまざまな組み合わせを試してモデルの微調整を行います。この継続的な実験では多くの場合大量のモデルバージョンが生み出され、実験の追跡が困難になったり、最も効果的なモデルをすばやく発見できなくなったりします。さらに、特定のモデルバージョンの変数の追跡が時間経過とともに面倒になり、監査やコンプライアンスの検証が妨げられます。Amazon SageMaker の新しいモデル追跡機能では、学習アルゴリズム、ハイパーパラメータ設定、トレーニング実行中に追加されたタグなどさまざまなパラメータを検索することで、最も関連性の高いモデルをすばやく特定できます。また、トレーニングの損失や検証の精度などのパフォーマンス指標に基づいてトレーニングの実行を比較してランク付けし、最もパフォーマンスの高いモデルをすばやく特定することもできます。
サンプルノートブックの使用開始または機能の詳細については、ブログと開発者ガイドを参照してください。