投稿日: Jun 7, 2023
Amazon SageMaker Canvas では、機械学習 (ML) モデルを再トレーニングし、更新されたデータセットを使用してバッチ予測ワークフローを自動化できるようになりました。これにより、モデルのパフォーマンスを継続的に学習して改善し、効率を高めることが容易になります。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 の専門知識がなくても、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。
ML モデルの有効性は、トレーニングの対象となるデータの質と関連性によって決まります。時間が経つにつれて、データの基礎となるパターンと分布は変化する場合があります。データセットを更新することで、モデルが最新のデータから学習するようになり、正確な予測を行う能力が向上します。本日より、SageMaker Canvas のデータセット (ローカルアップロードと Amazon S3 のみ) を自動または手動で更新し、最新バージョンのデータセットで ML モデルをトレーニングできるようになりました。
モデルがトレーニングされた後、モデルに対して予測を実行できます。バッチ予測を実行すると、予測を 1 つずつ行う代わりに、複数のデータポイントを同時に処理できます。これまで、SageMaker Canvas は ML モデルでの手動バッチ予測の実行のみをサポートしていました。今後は、新しい入力データを使用してバッチ予測ワークフローを自動化できるようになり、予測プロセスの効率性、スケーラビリティ、信頼性が向上します。ML モデルをトレーニングしたら、自動バッチ予測設定を設定し、それにデータセットを関連付けることができます。データセットが手動で、またはスケジュールに基づいて更新されると、設定されたバッチ予測ワークフローが自動的にトリガーされます。予測結果はアプリで確認、またはダウンロードして後で確認できます。
データセットを更新し、バッチ予測を自動化できる Amazon SageMaker Canvas の新機能は、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。