投稿日: Nov 30, 2022
本日、Amazon SageMaker に特化した 3 つのツールを発表しました。これらの新しいツールにより、機械学習 (ML) モデルのライフサイクルにわたって、アクセス制御が簡素化するとともに透明性が向上し、機械学習プロジェクトのガバナンスを改善できます。Amazon SageMaker Role Manager を使用すると、数分でユーザーの最小限の権限を定義し、新しいユーザーを迅速に登録できます。SageMaker Role Manager は、機械学習アクティビティの権限設定を簡素化し、特定のニーズに基づいてカスタムポリシーを自動的に作成します。
Amazon SageMaker Model Cards では、モデルのライフサイクルを通じてドキュメントを一元化および標準化することにより、モデル情報の単一の情報源を作成できます。ユーザーは目的やパフォーマンス目標などの詳細を記録しますが、トレーニングの詳細は SageMaker Model Cards によって自動入力されるため、プロセスが加速します。モデルをデプロイ後、Amazon SageMaker Model Dashboard で、予想される動作からの逸脱検出、自動アラート、モデルパフォーマンスを改善するためのトラブルシューティングを利用して、すべてのモデルにわたる統合モニタリングが可能になります。
この 3 つの機能は、中国を除く Amazon SageMaker を現在使用できるすべての AWS リージョンで、今すぐご利用いただけます。
使用を開始するにあたり、Amazon SageMaker のウェブページとテクニカルドキュメントの機械学習ガバナンスに関する内容を参照してください。詳細については、ブログ記事をご覧ください。