Amazon SageMaker による機械学習ガバナンス

機械学習アクティビティの権限の簡素化

SageMaker Role Manager は、事前に構築された AWS Identity および Access Management (IAM) ポリシーのカタログを通じて、機械学習アクティビティとペルソナのための権限のベースラインセットを提供します。機械学習アクティビティにはデータの準備とトレーニングを含めることができ、ペルソナには機械学習エンジニアとデータサイエンティストを含めることができます。基本的な権限を維持することも、特定のニーズに基づいてさらにカスタマイズすることもできます。

IAM ポリシー生成の自動化

ネットワークアクセスの境界や暗号化キーなど、一般的なガバナンスの構成は、いくつかのセルフガイドプロンプトですぐに入力できます。SageMaker Role Manager は、IAM ポリシーを自動的に生成します。生成されたロールと関連するポリシーは、AWS IAM コンソールで確認できます。

マネージドポリシーのアタッチ

ユースケースに合わせて権限をさらに調整するには、マネージド IAM ポリシーを、SageMaker Role Manager で作成した IAM ロールにアタッチします。タグを追加して、AWS サービス間でロールを識別および整理することもできます。

モデル情報の取得

SageMaker Model Cards は、Amazon SageMaker コンソールのモデル情報のリポジトリであり、責任を持って機械学習を実装できるようにモデルドキュメンテーションを一元化および標準化するのに役立ちます。入力データセット、トレーニング環境、トレーニング結果などのトレーニングの詳細を自動入力して、ドキュメンテーションプロセスを高速化できます。モデルの目的やパフォーマンスの目標などの詳細を追加することもできます。

評価結果の可視化

バイアスや品質指標などのモデル評価結果をモデルカードに添付し、グラフなどの視覚化を追加して、モデルのパフォーマンスに関する重要なインサイトを得ることができます。

モデルカードの共有

モデルカードを PDF 形式にエクスポートして、ビジネス関係者、社内チームや顧客と簡単に共有できます。

モデルの動作の追跡

SageMaker Model Dashboard は、デプロイされたモデルとエンドポイントの包括的な概要を提供し、リソースとモデルの動作違反を 1 か所で追跡することができます。モデルの動作は、データ品質、モデル品質、バイアスドリフト、フィーチャーアトリビューションドリフトの 4 つの次元で監視できます。SageMaker Model Dashboard は、Amazon SageMaker Model Monitor および Amazon SageMaker Clarify との統合を通じて動作を監視します。

アラートの自動化

SageMaker Model Dashboard は、モデルモニタリングジョブの欠落や非アクティブとモデル動作の逸脱に対するアラートを設定および受信するための統合エクスペリエンスを提供します。

モデル偏差のトラブルシューティング

さらに、個々のモデルを検査し、モデルのパフォーマンスに影響を与える要因を時系列で分析することができます。そして、機械学習実践者のフォローアップを行い、是正措置を講じることができます。