AWSは本日、新たな機械学習サービス「Amazon SageMaker Canvas」を発表しました。既存の機械学習サービスとは異なり、SageMaker Canvasのターゲットユーザーは高度な技術を持つデータサイエンティストやエンジニアではなく、企業内のあらゆるエンジニアやビジネスユーザーです。SageMaker Canvasは、ポイントアンドクリック式のインターフェースを使用して、誰でも機械学習予測モデルを構築できるという点が特長です。
それが聞き覚えがある場合は、Azure やその他のサービスが同様のツールを提供しているためかもしれません。ただし、AWS には、多くの企業がすでにすべてのデータを AWS に保存しているという利点があるかもしれません。
「SageMaker CanvasはAmazon SageMakerと同じテクノロジーを活用し、データを自動的にクリーニング・統合し、数百ものモデルを内部で構築し、その中から最もパフォーマンスの高いモデルを選択し、新しい個別予測またはバッチ予測を生成します」とAWSのAlex Casalboniは本日の発表で述べています。「バイナリ分類、多クラス分類、数値回帰、時系列予測など、複数の問題タイプをサポートしています。これらの問題タイプにより、不正検出、顧客離れの削減、在庫最適化といったビジネスクリティカルなユースケースに、コードを1行も書かずに取り組むことができます。」
当然のことながら、このサービスは AWS の完全マネージド型機械学習サービスである SageMaker によってサポートされています。
ここでの基本的な考え方は、ユーザーは基本的なCSVファイルを含むあらゆるデータセットを使用し、データセット内のどの列をCanvasで予測するかを選択できるということです。このモデルのトレーニング方法について心配する必要はありません。従来のMLツールを使用するよりもはるかに簡単なユーザーエクスペリエンスを実現していますが、ドラッグアンドドロップで操作できるわけではありません。結局のところ、これはAWSです。全体的なエクスペリエンスは、最新のノーコードアプリケーションというよりも、AWSコンソールで作業しているような感覚に近いでしょう。
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フレデリックは2012年から2025年までTechCrunchに在籍していました。また、SiliconFilterを設立し、ReadWriteWeb（現ReadWrite）にも寄稿しています。フレデリックは、エンタープライズ、クラウド、開発者ツール、Google、Microsoft、ガジェット、交通機関など、興味のあるあらゆる分野をカバーしています。
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