投稿日: Feb 27, 2023
Amazon SageMaker Autopilot は、ローコードの機械学習 (ML、Machine Learning) サービスです。データに基づいて最適な ML モデルを自動的に構築、トレーニング、調整します。このたび、Autopilot で実験を作成する際に、基盤となるトレーニングアルゴリズムを選択できるようになりました。アルゴリズムを選択すると、AutoML ジャーニーを柔軟にカスタマイズでき、実験をはるかに早く完了できます。
Amazon SageMaker AutoPilot には、アンサンブルとハイパーパラメータの最適化 (HPO、Hyperparameter Optimization) という 2 種類のトレーニングモードがあります。モードを自動または手動で選択することで、機械学習のさまざまな問題に対処できます。アンサンブルと HPO のトレーニングモードは、それぞれ 8 個と 3 個のアルゴリズムをサポートしています。各トレーニングモードは、データセットで事前定義された一連のアルゴリズムを実行して、モデル候補をトレーニングします。Autopilot のデフォルトでは、設定したトレーニングモードで使用できるアルゴリズムをすべて、事前にリスト化します。今後は、その提供されたリストの中から 1 個または複数のアルゴリズムを選択し、Autopilot の実験をモデルトレーニングの要件に合わせてカスタマイズできます。アルゴリズムを選択すると、好ましくないアルゴリズムを繰り返し処理する必要がなくなり、ジョブ全体のランタイムが改善されます。
SageMaker Autopilot のアルゴリズム選択機能は、SageMaker Autopilot が利用可能なすべてのリージョンで利用できます。初めに、SageMaker Studio のコンソールで SageMaker Autopilot の実験を作成してください。API の更新については、createAutoMLJob API リファレンスガイドでご確認いただけます。また、この新しいアルゴリズム選択機能を使用するには、最新バージョンの SageMaker Studio にアップグレードしてください。この機能の詳細については、デベロッパーガイドで公開中です。SageMaker Autopilot の詳細については、製品ページにアクセスしてください。