投稿日: Jul 25, 2023
Amazon SageMaker Canvas では、トレーニング済みモデル、説明可能性レポート、予測結果などの機械学習 (ML) アーティファクト用に Amazon S3 のカスタム出力場所を提供できるようになりました。これにより、特定のニーズや好みに合わせて出力ディレクトリを整理および構造化できます。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とシチズンデータサイエンティストは 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。
カスタム出力の Amazon の場所を指定することで、ML アーティファクトの保存場所を制御できます。ユーザーごとに別々のディレクトリを作成することも、組織の規則に従うこともできます。ML アーティファクトをカスタムの出力場所に保存すると、アクセスしたり、他のユーザーと共有したりすることも簡単になります。指定した場所への直接アクセスを提供したり、同僚や共同作業者とパスを共有したり、アーティファクトを特定の場所やプラットフォームに配布または展開するプロセスを自動化したりすることもできます。これまで、SageMaker Canvas は S3 出力場所を事前に作成しており、これを変更することはできませんでした。本日より、SageMaker ドメインまたはユーザープロファイルの設定時に独自のカスタムの S3 の場所を指定できるようになり、ML 実験の出力の制御、構造、効率性を管理できるようになります。
この機能は現在、SageMaker Canvas がサポートされているすべての AWS リージョンで利用可能です。詳細については、SageMaker Canvas の製品マニュアルを参照してください。