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 (ML) モデルを構築、トレーニング、デプロイします。

ビジネスアナリスト向け SageMaker

ビジネスアナリスト

SageMaker Canvas のビジュアルインターフェイスを使用して機械学習予測を行います。

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データサイエンティスト向け SageMaker

データサイエンティスト

SageMaker Studio を使用して、データを準備し、モデルを構築、トレーニング、デプロイします。

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MLOps エンジニア向け SageMaker

機械学習エンジニア

SageMaker MLOps を使用して、モデルを大規模にデプロイおよび管理します。

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利点

機械学習をよりアクセスしやすくする

データサイエンティスト向けの統合開発環境やビジネスアナリスト向けのノーコードビジュアルインターフェイスなどのツールを選択することで、より多くの人が機械学習でイノベーションを起こすことができます。

大規模なデータを準備する

機械学習用の大量の構造化データ (表形式データ) と非構造化データ (写真、動画、オーディオ) にアクセスし、ラベルを付けて処理します。

機械学習開発を加速する

最適化されたインフラストラクチャにより、トレーニング時間を数時間から数分に短縮します。専用のツールを使用して、チームの生産性を最大 10 倍に高めます。

機械学習のライフサイクルを合理化する

組織全体で MLOps プラクティスを自動化および標準化して、モデルを大規模に構築、トレーニング、デプロイ、および管理します。

高性能、低コストの機械学習を大規模に

Amazon SageMaker は、製品のレコメンデーション、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。

10 倍

チームの生産性を向上

1000 億以上

1 か月あたりの予測数

54%

TCO を削減

40%

データラベリングのコストを削減

最大 50%

GPU をより効率的に使用することでより速くトレーニング

<10 ミリ秒

推論オーバーヘッドレイテンシー

22

コンプライアンスプログラム (PCI、HIPAA、SOC 1/2/3、FedRAMP、ISO など)

Amazon SageMaker が主要な機械学習フレームワーク、ツールキット、およびプログラミング言語をサポート

TensorFlow
TensorFlow
PyTorch
MXNet
Hugging Face のロゴ
TensorFlow
TensorFlow
TensorFlow

Amazon SageMaker のお客様

Amazon SageMaker は、さまざまな業界の何万ものお客様にご利用いただいています。

開始方法

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