投稿日: Dec 3, 2019
Amazon SageMaker Debugger は Amazon SageMaker の新機能で、トレーニングの実行からのデータのキャプチャと分析をコード変更なしでリアルタイムで自動化することにより、機械学習 (ML) モデルのトレーニングプロセスに関する完全な洞察が得られます。
ML モデルのトレーニングは複数のステップからなる複雑な作業で、反復的で時間がかかります。トレーニング中、ML モデルはトレーニングデータのパターンを学習して、正確な予測を行います。この学習は、データを複数回繰り返し、各繰り返しのパラメータ値を調整することで行われます。モデルがさまざまなパラメータの正しい値を徐々に学習していることを確認することは困難です。さらに、追加のツールを作成せずにモデルの特性を分析およびデバッグすることは容易ではないため、プロセス全体が大変になります。
Amazon SageMaker Debugger により、Amazon SageMaker Studio のビジュアルインターフェイスを使用して、トレーニング中にモデルの特性を簡単に分析およびデバッグできます。異常が検出されると、SageMaker Debugger は開発者に修復アクションを実行するためのアラートを送信します。これにより、モデルのデバッグにかかる時間が数日から数分に短縮されます。デバッグデータはお客様の AWS アカウントに残ります。このため、SageMaker Debugger はプライバシーに敏感なほとんどのアプリケーションでもご利用いただけます。
Amazon SageMaker Debugger は今すぐご利用いただけます。詳細については、ブログ記事をお読みください。使用を開始するには、ドキュメントを参照してください。