投稿日: Dec 3, 2019

Amazon SageMaker Studio は、機械学習 (ML) 用の統合開発環境 (IDE) です。この IDE を使用すると、機械学習モデルを簡単に構築、トレーニング、デバッグ、デプロイ、モニタリングできます。

機械学習のワークフローには多くのコンポーネントがあり、その多くには個別に存在する独自のツールセットが備わっています。複数の異なるツールとユーザーインターフェイスを切り替えると、生産性が損なわれ、機械学習の開発のペースが遅くなります。Amazon SageMaker Studio は、モデルの実験から生産までに必要なすべてのツールに単一の統合されたインターフェイスを提供し、生産性を高めます。

AWS SSO によって有効化されたシングルサインオンを使用して、Amazon SageMaker Studio に簡単にログインできます。次に、Amazon SageMaker Autopilot を使用するとデータからモデルを自動的に生成します。または新しい SageMaker ノートブック (現在プレビュー中) を数秒で起動して、ML モデルとアルゴリズムの構築を開始できます。SageMaker Studio では、ノートブックで同僚と共同作業するのは簡単です。ワンクリックで、すべての依存関係と設定とともにキャプチャされたノートブックのスナップショットへのリンクを共有して、分析と結果を再現できます。さまざまなモデルのパラメータと入力の実験を開始すると、SageMaker Studios の Amazon SageMaker Experiments のビジュアルインターフェイスを使用して、機械学習実験を簡単に参照、追跡、比較できるため、漸進的な改善と最良のモデルを追跡できます。また SageMaker Studio からは、Amazon SageMaker Debugger が提供するリアルタイムアラートを利用でき、トレーニング中のモデルのトラブルシューティング、トレーニング時間の最適化、モデル品質の向上に役立ちます。モデルがデプロイされると、SageMaker Studio では、Amazon SageMaker Model Monitor で検出されたドリフトをモニタリング、視覚化、分析することもでき、予測の品質を継続的に追跡および改善できます。

本日より、Amazon SageMaker Studio は、米国東部 (オハイオ) AWS リージョンで一般公開され、追加料金はかかりません。その他のリージョンについては、近日中に提供される予定です。SageMaker Studio Notebooks はプレビュー中のため、SageMaker Studio の視覚要素が影響を受ける可能性があります。Amazon SageMaker Studio の詳細については、こちらのブログをお読みください。または、今すぐ使用を開始するには、ドキュメントをご覧ください。