投稿日: May 8, 2024
Amazon SageMaker と Amazon DataZone の連携により、お客様は機械学習 (ML) インフラストラクチャ、データ、ML アセットに簡単にアクセスできるようになりました。この連携により、データと ML ワークフロー全体のデータガバナンスが統一されます。
ML 管理者は Amazon DataZone で ML プロジェクトのインフラストラクチャ制御と権限を設定できます。プロジェクトメンバーは、ビジネスユースケースについて共同作業したり、互いにアセットを共有したりできます。そして、データサイエンティストと ML エンジニアは SageMaker 環境を作成し、SageMaker Studio 内で開発プロセスを開始できます。データサイエンティストと ML エンジニアは、SageMaker Studio 内のビジネスカタログ内のデータや ML アセットを検索、発見、サブスクライブすることもできます。これらのアセットは、SageMaker Studio や SageMaker Canvas でのデータ準備、モデルトレーニング、特徴量エンジニアリングなどの ML タスクに使用できます。ML タスクが完了すると、データサイエンティストと ML エンジニアは、データ、モデル、特徴量グループをビジネスカタログに公開し、ガバナンスを強化して見つけやすさを向上させることができます。
この連携は、SageMaker と Amazon DataZone が利用可能な AWS リージョン、アジアパシフィック (シンガポール)、アジアパシフィック (シドニー)、アジアパシフィック (東京)、カナダ (中部)、欧州 (フランクフルト)、欧州 (アイルランド)、欧州 (ストックホルム)、南米 (サンパウロ)、米国東部 (オハイオ)、米国西部 (オレゴン)、米国東部 (バージニア北部) でサポートされています。
詳細については、Amazon SageMaker による機械学習ガバナンスのウェブページと Amazon SageMaker デベロッパーガイドを参照してください。