投稿日: Dec 14, 2022
Amazon SageMaker Canvas に、あらゆる場所で構築された機械学習 (ML) モデルを取り込んで予測を生成して、さまざまなビジネス上の問題に対応できるようになりました。SageMaker Canvas はビジュアルインターフェイスです。ビジネスアナリストは ML の使用経験がなくても、あるいはコードを 1 行も書かなくても、正確な ML 予測を自分で生成できます。
現在、幾百もの ML モデルがさまざまなツールや異種環境で構築され、トレーニングされています。ビジネスチームは多くの場合、ビジネス上の問題を解決するために、ゼロから構築するよりも、データサイエンティストが既に構築した ML モデルから恩恵を受けることができます。ただし、このようなモデルを構築された環境外で使用することには、厳しい技術要件、ツールの厳格さ、モデルインポート時の手動作業が関係するため、容易ではありません。そのため、多くの場合、ユーザーは ML モデルを構築し直すことが必要になります。その結果、作業は重複し、作業に必要な時間とリソースが増大し、ML の民主化が制限されます。
Amazon SageMaker Canvas を使用すると、このような制限や、環境間でのモデルインポート時に必要な面倒な作業はなくなります。本日より、データサイエンティストは、あらゆる場所で構築された ML モデルを ビジネスアナリストと SageMaker Canvas で共有できるようになりました。これにより、ML モデルに関する予測を SageMaker Canvas で直接生成することができます。表形式のデータを使用してあらゆる場所で構築された ML モデルを Amazon SageMaker Model Registry に登録したら、SageMaker Canvas にインポートできます。また、データサイエンティストは Amazon SageMaker Autopilot と Amazon SageMaker JumpStart でトレーニングされたモデルを共有できるため、ビジネスアナリストは SageMaker Canvas でそのようなモデルに関する予測を生成できます。さらに、SageMaker Canvas で構築したモデルを SageMaker Studio を使用しているデータサイエンティストと共有し、レビュー、更新、フィードバックを行えるようになりました。データサイエンティストからフィードバックや更新情報を共有してもらえるため、更新されたモデルバージョンを SageMaker Canvas で分析して予測を生成できます。
あらゆる場所で構築されたインポートモデルに関する予測を生成できる Amazon SageMaker Canvas の機能は、現在、SageMaker Canvas がサポートされているすべての AWS リージョンで利用できます。詳細については、AWS ニュースブログおよび SageMaker Canvas の製品ドキュメントをご覧ください。