AWSのSageMakerサービスの機能を整理する

AIの機械学習を実現する上で提供されているAWSのサービスSageMaker。このサービスを使えば、機械学習を開発する敷居がとても低くなると思いますので、AWSのサービスで今1番気になるサービスです。

SageMakerというサービスは更に細かく機能が分かれており、どのような機能があるのかを今回は概要レベルで確認していきたいと思います。

SageMakerの機能一覧

SageMakerの機能を一覧にしました。実際にはAWSとして機械学習をサポートするサービスは他にもあるのですが、SageMakerと名前が付くものに限定しています。

SageMaker機能一覧

SageMakerの個別機能

全ての機能を個別に掘り下げてみるには、量が多いので何回かに記事を分けていきたいと思います。今回は概略として以下の2機能に少し触れてみたいと思います。

1.SageMaker Ground Truth

機械学習をする上で、学習用のデータをどのように用意するかという問題があると思います。例えば画像分析をさせようと機械学習をさせる際に、4万枚の画像にラベルをつける作業を人間が行うのは骨が折れる作業です。

このラベル付けを自動化してくれる機能となります。

また、ラベル付けの品質を高めるために一部ラベル付けを扱うベンダー紹介や手順サポートといったサービスも「SageMaker Ground Truth」に含まれています。

2.SageMaker Studio

この「SageMaker Studio」は機械学習を開発する上でのラベル付け以外の全ての工程をGUIで行える機能です。

SageMakerの中心となる機能だと思います。

上述の機能一覧に記載されている「SagaMaker Debugger」や「SageMaker AutoPilot」などもこのSageMaker Studioで操作することが可能です。

以上

いかがでしたでしょうか?

SageMakerを利用することでAI開発の敷居が下がりそうですよね。

SageMakerは奥の深いサービスだとおもいますので、引き続き深堀りをしていきたいです。

About Author


じょうくん

2004年にシステム開発会社を設立。 引き続き、小さなシステム会社の社長として奮闘中。 Apple好き。鉄拳好き。

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