機械学習開発プロセスを最新化する

コストを削減しながら、大規模な機械学習の革新を加速する

機械学習 (ML) は、自然言語処理やコンピュータビジョンから、不正検出、需要予測、製品の推奨、予防保守、ドキュメント処理まで、幅広いユースケースのコアテクノロジー要素になっています。大規模な機械学習の利点を活用するには、ビジネス全体で最新の機械学習開発プロセスを標準化する必要があります。機械学習開発プロセスを最新化すると、スケーラブルなインフラストラクチャ、統合ツール、機械学習の責任ある使用のための健全なプラクティス、機械学習のスキルレベルを問わず、デベロッパーとデータサイエンティストがアクセスできるツールの選択、低コストを維持するための効率的なリソース管理を行うことで、イノベーションのペースを加速できます。 

Amazon SageMaker を使用して機械学習開発を最新化する (1:45)

利点

機械学習のイノベーションを加速する

機械学習のイノベーションを加速する

機械学習モデルの開発時間を数か月から数週間に短縮し、モデルをより早く市場に投入できるようにします。機械学習開発のすべてのステップに対応する専用ツールを使用して、データサイエンティストの生産性を向上させます。MLOps を使用して機械学習プロセスを自動化し、モデル開発をスケーリングします。 

機械学習の責任ある使用を促進する

機械学習の責任ある使用を促進する

機械学習ワークフロー全体でバイアスを検出して、モデルの公平性と透明性を高めます。AWS のセキュリティおよびガバナンス機能の包括的なセットを活用して、機械学習ワークロードに適用される可能性のあるセキュリティ要件についてお客様の組織を支援します。 

機械学習のスキルレベルに関係なく革新する

あらゆる機械学習スキルレベルで革新する

デベロッパーとデータサイエンティストが機械学習モデルを自在に開発できるようにします。データサイエンティストが統合開発環境でコードを記述したり、機械学習モデルを自動的に構築したり、数回クリックするだけで一般的なユースケース向けに事前に構築されたソリューションをデプロイしたりできます。

コストを削減する

コストを削減する

インフラストラクチャを自動的に最適化し、リソース使用率を向上させることにより、自己管理オプションと比較して総保有コストを 54% 以上削減します。 

お客様事例

Lyft

Lyft の自動運転車部門である Lyft Level 5 は、トレーニングのために Amazon SageMaker で標準化し、数日を要していたモデルトレーニング時間を数時間未満に短縮しました。 

詳細については、ブログ記事をお読みください »

ブンデスリーガ

Amazon SageMaker Clarify を使用して、DeutscheFußballLiga (DFL) GmbH は、ブンデスリーガマッチファクトインサイトの主要コンポーネントを理解して、サッカーファンに高品質のインサイトを提供できます。

ブログを読む »

Freddy's

Freddy’s の FrozenCustard&Steakburgers は、Domo を介して Amazon SageMaker Autopilot を使用して、機械学習のエキスパートを雇うことなく機械学習モデルをデプロイし、2 桁の売上成長を達成しました。 

詳細はこちら »

NerdWallet

NerdWallet は、Amazon SageMaker を使用して、トレーニングするモデルの数を増やしながらも、機械学習トレーニングのコストを約 75% 削減しました。

導入事例を読む »

ユースケース

画像を正確に分析する

物体検出、医療診断、自動運転など、幅広いユースケース向けのコンピュータビジョンモデルを開発します。例えば、ヘルスケアのお客様は、画像分類などの SageMaker 機能を使用して、患者の診断を改善し、診断が主観的になることを極力避け、病理医の作業負荷を減らすことができます。

テキスト処理を自動化する

機械学習モデルを構築して、手書きおよび電子ドキュメントのデータを自動的に処理および分析することで、ドキュメントをより速く、より正確に、コスト効率よく分析できます。Amazon SageMaker は、BlazingText や Linear Learner など、テキスト分類、自然言語処理 (NLP)、光学式文字認識 (OCR) 用に最適化された組み込みの機械学習アルゴリズムを提供します。SageMaker は、人気のある NLP モデルライブラリである Hugging Face とも統合されています。 

異常をすばやく検出する

不正検出や予知保全など、さまざまなアプリケーションのデータの異常を特定します。例えば、機械学習を使用して疑わしいトランザクションが発生する前に特定し、時間どおりに顧客に警告して顧客からの信頼を一層厚くします。SageMaker は、Random Cut Forest や XGBoost などの組み込みの機械学習アルゴリズムを提供します。このアルゴリズムを使用して、不正検出モデルをすばやくトレーニングおよびデプロイできます。 

パーソナライズされたレコメンデーションを提供する

機械学習を使用して、カスタマイズされたオンラインエクスペリエンスを顧客に提供し、顧客満足度を向上させ、ビジネスを急速に成長させます。Amazon SageMaker は、レコメンデーションエンジンを構築するために、因数分解マシンなどの組み込み機械学習アルゴリズムを提供します。SageMaker Autopilot を使用して、パーソナライズモデルを自動的に生成し、数回クリックするだけでデプロイすることもできます。

AWS ソリューション

Amazon SageMaker

Amazon SageMaker は、ビジネスライン全体で機械学習環境を簡単に最新化するのに役立ち、あらゆる機械学習スキルレベルのデベロッパーとデータサイエンティストが、事実上どのようなユースケースの機械学習モデルであっても構築、トレーニング、デプロイできるようにします。SageMaker は、専用の機械学習機能の幅広いセットを 1 つの統合されたビジュアルユーザーインターフェイスにまとめ、独自の機械学習環境を構築する必要がありません。そのため、コアビジネスに集中できます。SageMaker は、製品の推奨、パーソナライズ、インテリジェントショッピング、ロボット工学、音声支援デバイスなど、実際の機械学習アプリケーションの開発における Amazon の 20 年の経験に基づいて構築されています。

Amazon SageMaker の詳細 »

リソース

Amazon SageMaker のステップバイステップガイド

動画を見る »

Amazon SageMaker の 10 分間チュートリアル

チュートリアルを参照 »

Amazon SageMaker JumpStart で利用できるあらかじめ構築されたソリューション

SageMaker の開始方法 »

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