投稿日: Dec 8, 2020
リアルタイムおよびバッチ機械学習 (ML) アプリケーションの機能を取り込み、保存、共有、再利用、提供する Amazon SageMaker の新機能、Amazon SageMaker Feature Store を公開できることを嬉しく思います。
機械学習での特徴といえば、ML モデルが正確な予測を行うために依存するデータ信号です。トレーニング中、機能はバッチで保存され、複数のバリエーションをトレーニングします。正確な予測を行うには、推論中に同じ機能をリアルタイムで使用しなければなりません。トレーニングと推論の間で一貫性を保つことは困難であり、不正確な予測につながるか、追加のコーディングが必要になる可能性があります。
Amazon SageMaker Feature Store は、推論とモデルトレーニングの際に使用される機能の間で一貫性を保つ際に役に立つフルマネージドリポジトリであるため、大規模の ML モデルを操作できるように、予測可能な動作でモデルを本番環境に自信を持ってデプロイできます。Amazon SageMaker Feature Store を使用すれば、簡単なタグ付けと検索でメタデータの管理と機能を検出できるため、データサイエンスチームは、新しいモデルごとに機能を書き直して処理する必要がなく、既存の機能を再利用できます。リアルタイム予測の場合、ミリ秒単位の低レイテンシーで機能が提供されるか、モデルトレーニングまたはバッチ予測のユースケースのために機能ストアから抽出されます。Amazon SageMaker Feature Store は、特定の時点で機能を簡単に再現できるように、機能データの履歴レコードを管理します。Amazon SageMaker Feature Store を使用すると、機械学習を加速し、生産性を向上させ、数千個のモデルにまたがって拡張することができます。