AWS AutoPilot により、SageMaker Studio でより可視性の高い AutoML を実現

本日、ラスベガスで開催されたAWS re:Inventにおいて、AWSはAutoMLと呼ばれる自動機械学習モデル作成の可視性を向上させる新ツール「AutoPilot」を発表しました。この新ツールは、本日発表された新しいSageMaker Studioの一部です。

AWS CEOのアンディ・ジャシー氏が本日のステージ上で指摘したように、AutoMLの問題点の一つは、基本的にブラックボックスであることです。凡庸なモデルを改良したり、単にビジネスに合わせて進化させたりしたい場合、そのモデルがどのように構築されたかは全く分かりません。

AutoPilotの背後にある考え方は、AutoMLで生成されたモデルのような容易なモデル作成を実現するだけでなく、システムがどのようにモデルを構築したかについて、より深い洞察を提供することです。「AutoPilotは、モデルを自動作成しながらも、完全な可視性と制御性を提供する方法です」とJassy氏は述べています。

「SageMaker Autopilot は、単一の API コール、または Amazon SageMaker Studio で数回クリックするだけで、まずデータセットを検査し、複数の候補を実行して、データ前処理手順、機械学習アルゴリズム、ハイパーパラメータの最適な組み合わせを見つけ出します。次に、この組み合わせを使用して推論パイプラインをトレーニングします。このパイプラインは、リアルタイムエンドポイントまたはバッチ処理に簡単にデプロイできます。Amazon SageMaker ではよくあることですが、これらすべてはフルマネージドインフラストラクチャ上で実行されます」と、同社は新機能を発表するブログ投稿で説明しています。

モデルのパラメータを確認したり、50種類の自動化モデルを確認したり、どのモデルが最も優れたパフォーマンスを示したかを示すリーダーボードを表示したりできます。さらに、モデルの基盤となるノートブックを確認したり、その最良のモデルを生成するためにどのようなトレードオフが行われたかを確認したりできます。例えば、最も精度が高いモデルでも、それを得るために速度を犠牲にしている場合があります。

企業には独自の要件がある場合があり、モデルが自動的に生成されたものであっても、最も重要と思われるパラメータに基づいて最適なモデルを選択できます。

気に入ったモデルが完成したら、SageMaker Studio でモデルを選択し、ワンクリックで起動できます。ツールは現在ご利用いただけます。