re:Inventカンファレンスで、AWS CEOのAndy Jassyは本日、機械学習ワークフローを構築およびトレーニングするためのWebベースのIDEであるSageMaker Studioの発売を発表しました。これには、ノートブック、データセット、コード、モデルなどを整理する方法など、データ科学者が始めるために必要なすべてのものが含まれています。基本的に、開始するために必要なすべての機械学習ツールと結果のワンストップショップになることを望んでいます。

Studioの中核には、ノートブックや結果について議論する機能など、同じプロジェクトで作業している他のユーザーとプロジェクトやフォルダーを共有する機能もあります。

これらのモデルもトレーニングする必要があるため、サービスは明らかにAWSのSageMaker機械学習サービスと統合されており、ニーズに応じて自動的にスケーリングできます。

Studioに加えて、AWSは本日、Studioに統合されたSageMakerの他の多数の更新も発表しました。これらのほとんどはStudioの内部で実行されますが、スタンドアロンツールとして使用することもできます。これらには、デバッガ、監視ツール、およびオートパイロットが含まれます。オートパイロットは、データに基づいて最適なモデルを自動的に作成し、モデル構築の決定方法を完全に可視化します。

これに関連して、AWSは本日、SageMaker Notebooksも発売しました。これもStudioに統合されています。これらは、本質的に、マネージドサービスとしてのノートブックです。データサイエンティストは、必要に応じてインスタンスを自動的にプロビジョニングするため、このためにインスタンスをプロビジョニングする必要はありません。

理想的には、Studioを使用すると、より広範な開発者がモデルを構築しやすくなります。 AWSは、これをスタックの中間層と呼びます。これは、すべての詳細を掘り下げたくないが、多くの実践的な制御が必要な機械学習の実践者を対象としています。

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