投稿日: May 19, 2023
Amazon SageMaker では、地理空間機械学習 (ML) のサポートを開始しました。これにより、データサイエンティストや機械学習エンジニアは、地理空間データを使用した機械学習モデルの構築、トレーニング、デプロイを簡単に行えるようになります。現在、地理空間情報は生成されるデータの大半に含まれますが、データへのアクセス、処理、可視化が複雑で時間とコストがかかるため、機械学習ではごく一部しか使用されていません。
SageMaker に新たに追加された地理空間機能を使用すると、地理空間データを使用してモデルの構築、学習、デプロイを簡単に行うことができます。すぐに使用できる地理空間のデータソースにアクセスしたり、専用の演算を使用して大規模な地理空間データセットを効率的に処理または強化したり、トレーニング済みの機械学習モデルを選択してモデルの構築を加速させたりできます。また、SageMaker のインタラクティブマップに出力された予測を分析、検討して、結果に基づいて情報を共有し、共同で作業することができます。SageMaker の地理空間機能は、持続可能な都市開発の支援、食料生産量と食の安全の最大化、リスクと保険金請求の評価、小売サイトの需要予測など、幅広い用途に活用できます。
本日より、SageMaker の地理空間機能は、Amazon 仮想プライベートクラウド (VPC) および AWS Key Management Service (KMS) のカスタマーマネージドキーのサポートも開始しました。Amazon VPC を使用すれば、ネットワーク環境を完全にコントロールでき、これまでよりもさらに安全に AWS の地理空間ワークロードに接続できます。AWS KMS のカスタマーマネージドキーを使用すれば、地理空間ワークロードの暗号化に独自のキーを使用できるため、これまでよりも柔軟性と制御性が向上します。
Amazon SageMaker による地理空間機械学習のサポートが、米国西部 (オレゴン) リージョンで利用可能になりました。