機械学習のサービス - Amazon SageMaker
フルマネージドインフラストラクチャ、ツール、ワークフローを使用して、あらゆるユースケース向けの機械学習モデルを構築、トレーニング、デプロイする
Amazon SageMaker とは
✔ 容易に開始するために、Amazon SageMaker JumpStart は、最も一般的なユースケース向けの一連のソリューションを提供し、数回クリックするだけで簡単にデプロイできます。
✔ 機械学習専用に構築された幅広い一連の機能をまとめて提供することにより、高品質の機械学習 (ML) モデルを迅速に準備、構築、トレーニング、およびデプロイできます。
✔ Amazon SageMaker は、AWS 無料利用枠プログラムの一部として、2 か月間無料でご利用いただけます。ユーザーは、無料利用枠で月あたり ml.t3.medium ノートブックを 250 時間分利用できます。
Amazon SageMaker の開始方法
Amazon SageMaker JumpStart は、機械学習をすばやく簡単に開始するのに役立ちます。ソリューションは完全にカスタマイズ可能で、自然言語処理、オブジェクト検出、画像分類モデルなど、150 を超える人気のオープンソースモデルのワンクリックデプロイと微調整もサポートしています。 一般的なソリューションには次のものがあります。
データの抽出と分析
ドキュメントを自動的に抽出、処理、および分析して、より正確な調査とより迅速な意思決定を実現します。
不正検出
疑わしいトランザクションの自動検出を高速化し、金銭的な損失を未然に抑えるため顧客に警告します。
チャーン予測
顧客離れの可能性を予測し、その可能性のある人に焦点を当てて、プロモーションオファーなどの是正措置を講じることにより、定着率を向上させます。
パーソナライズされた推奨事項
カスタマイズされた独自のエクスペリエンスを顧客に提供して、顧客満足度を向上させ、ビジネスを急速に成長させます。
SageMaker の無料利用枠
AWS 無料利用枠の一環として、Amazon SageMaker の使用を無料で開始できます。2 か月間の無料利用枠は、初めて SageMaker リソースを作成した最初の月から始まります。Amazon SageMaker の無料利用枠の詳細は、以下の表でご確認いただけます。
Amazon SageMaker の機能 |
最初の 2 か月間は 1 か月あたりの無料利用枠を利用可能 |
製品の料金 |
スタジオノートブック、およびオンデマンドノートブックインスタンス |
Studio ノートブックで 250 時間分の ml.t3.medium インスタンス、またはオンデマンドノートブックインスタンスで 250 時間分の ml.t2 medium インスタンスまたは ml.t3.medium インスタンス |
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| RStudio on SageMaker | RSession アプリケーションの ml.t3.medium インスタンスを 250 時間分、および RStudioServerPro アプリケーションの ml.t3.medium インスタンスを無料で提供 | |
| Data Wrangler | 25 時間分の ml.m5.4xlarge インスタンス | |
| Feature Store | 1,000 万の書き込みユニット、1,000 万の読み取りユニット、25 GB のストレージ | |
| トレーニング | 50 時間分の m4.xlarge または m5.xlarge インスタンス | |
| リアルタイム推論 | 125 時間分の m4.xlarge または m5.xlarge インスタンス | |
| サーバーレス推論 | 150,000 秒の推論期間 | |
| Canvas | 160 ワークスペース時間/月、最大 10 のモデル作成リクエスト/月、それぞれ最大 100 万セル/モデル作成リクエスト |
無料利用枠のオファー
AWSは、新規のお客様が無料でお試しできるよう支援いたします。Amazon SageMaker で AWS 無料利用枠を利用する方法をご覧ください
250 時間/月の Studio ノートブックでの ml.t3.medium
SageMaker Data Wrangler の ml.m5.4xlarge で 25 時間/月
1,000 万 の書き込みユニット、1,000 万の読み取りユニット
SageMaker Feature Store で 1 か月あたり 25GB のストレージ
Amazon SageMaker の詳細
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お客様事例
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動画
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お客様事例
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AstraZeneca は、Amazon Web Services (AWS) と協力して、データ科学者とデベロッパーが機械学習モデルを迅速に準備、構築、トレーニング、デプロイできる Amazon Sagemaker を使用したソリューションを構築しました。現在、AstraZeneca は、商用データを大規模に分析してインサイトを得るだけでなく、これまで手動だったプロセスの多くを自動化することでインサイトを加速し、データ科学者の時間と労力を節約しています。
bp は、Amazon Web Services (AWS) に注目し、AWS プロフェッショナルサービスを利用して、モデル管理とデプロイのためのベストプラクティスフレームワークにより、データサイエンス製品の提供を大規模に加速させました。bp は AWS のサポートにより、サーバーレスアーキテクチャ、完全なデジタルセキュリティ設計、オンデマンドのコンピューティングプロビジョニングなどの機能を備えたモデル DevOps フレームワークを 9 か月で提供しました。
Autodesk は、Amazon SageMaker を使用して、同社のコンピュータ支援設計プログラム AutoCAD のユーザーに提供できる効率的なインサイトを改善し、運用よりも開発に焦点を当てました。
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動画
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Amazon SageMaker Studio のご紹介 (1:38)
Amazon SageMaker のご紹介 (4:46)
AWS 無料利用枠
AWS 無料利用枠は、ユーザーに無料で製品を探索する機会を提供します。このオファーには、常に無料、12 か月間無料の製品、および短期間の無料トライアルの製品が含まれています。
開始方法
AWS アカウントの作成は無料で、AWS 無料利用枠をすぐにご利用いただけます。
