Amazon SageMaker Autopilot

完全な可視性を備えた機械学習モデルを自動的に作成する

Amazon SageMaker Autopilot は、完全な制御と可視性を維持しながら、データに基づいて分類または回帰用の最適な機械学習モデルを自動的にトレーニングおよび調整します。

従来、機械学習 (ML) モデルの構築には、バイナリ選択が必要でした。一方では、機能を手動で準備し、アルゴリズムを選択し、モデルパラメータを最適化して、モデル設計を完全に制御し、モデルの作成に関するすべての考えを理解することができます。ただし、このアプローチには ML の深い専門知識が必要です。一方、その専門知識がない場合は、自動化アプローチ (AutoML) を使用してモデル作成を行うことができます。これにより、すべての面倒な作業を処理できますが、モデルの作成方法はほとんど把握できません。AutoML で作成されたモデルは適切に機能しますが、何が組み込まれているのか理解できず、再作成することもできず、将来的に役立つ可能性のあるベストプラクティスを学ぶことができないため、信頼性が低下する可能性があります。

Amazon SageMaker Autopilot はこの選択肢を排除するために、妥協することなく、機械学習モデルを自動的に構築できます。SageMaker Autopilot では、表形式のデータセットを提供し、予測するターゲット列を選択します。これは、数値 (回帰と呼ばれる住宅価格など) またはカテゴリ (分類と呼ばれるスパム/非スパムなど) になります。SageMaker Autopilot は、さまざまなソリューションを自動的に探索して、最適なモデルを見つけます。その後、ワンクリックでモデルを本番に直接デプロイするか、Amazon SageMaker Studio を使用して推奨ソリューションを繰り返して、モデルの品質をさらに向上させることができます。

仕組み

仕組み - Autopilot

利点

高品質のモデルをすばやく生成

イテレーションの最初のセットの後、Amazon SageMaker Autopilot は、SageMaker Studio 内でパフォーマンスによってランク付けされたモデルのリーダーボードを作成します。各モデルが使用したデータ内の機能を確認し、ユースケースに最適と思われる機能をデプロイできます。

可視性と制御を維持

モデルを生成するプロセスは完全に透過的です。Amazon SageMaker Autopilot が作成するモデルの Amazon SageMaker ノートブックを自動的に生成できます。次に、作成方法の詳細を詳しく調べ、必要に応じて調整し、将来の任意の時点でノートブックから再作成できます。

簡単にデプロイ

デプロイするモデルを選択すると、Amazon SageMaker Autopilot はワンクリックで推論パイプラインを生成します。推論パイプラインは、バッチ推論に直接使用したり、完全マネージド型の SageMaker エンドポイントにデプロイしてリアルタイムで推論したりできます。

ユースケース

価格予測

価格予測モデルは、金融サービス、不動産、エネルギーおよびユーティリティで、株式、不動産、および天然資源の価格を予測するために頻繁に使用されます。Amazon SageMaker Autopilot は将来の価格を予測して、需要、季節的傾向、その他の商品の価格などの履歴データに基づいて適切な投資判断を下すのに役立ちます。

チャーン予測

顧客チャーンとは、顧客またはクライアントの損失であるため、すべての企業が顧客チャーンを取り除く方法を模索しています。Amazon SageMaker Autopilot によって自動的に生成されたモデルは、解約パターンの理解に役立ちます。解約予測モデルは、既存データのパターンを最初に学習し、新しいデータセットのパターンを識別することで機能するため、解約する可能性が最も高い顧客に関する予測を得ることができます。

リスク評価

リスク評価では、個人、資産、および会社に悪影響を与える可能性のある潜在的なイベントを特定して分析する必要があります。Amazon SageMaker Autopilot によって自動的に生成されたモデルは、新しいイベントが発生するにつれてリスクを予測します。リスク評価モデルは既存のデータセットを使用してトレーニングされるため、ビジネスの最適な予測を取得できます。