同社CEOのアンディ・ジャシー氏による3時間に及ぶ基調講演では、多数の新発表が行われた。前々回記事のIaaS関連(コンピュート、オンプレミス/エッジ)領域、前回はデータレイク/分析(アナリティクス)領域の発表を取り上げた。SageMaker」関連の新発表について、ジャシー氏が語った「狙い」と共に見ていきたい。DeepComposer」も発表されている。Studio」が発表(一般提供開始)された。Studioと、そこに統合されている数多くの新機能/新サービスが紹介された。SageMakerは、2017年のre:Inventで発表された機械学習プラットフォームだ。ジャシー氏は、「データの専門家だけでなく、平均的な開発者にも機械学習を扱えるようにしなければならない」というコンセプトでSageMakerの提供を始めたと説明する。Neo」の追加など、機能強化を進めてきた。過去1年間にSageMakerでは50以上の新機能追加や機能強化を行ってきた「多くの顧客から『SageMakerによって機械学習がとても簡単になった。すべてのステップが簡単になった』と評価されている。それと同時に『それぞれのステップの“間”にある作業、処理がうまくいっているかどうかを理解するのはまだ大変だ』という声も聞かれる。Studioでは、プロジェクトフォルダを作成して、コード、Notebook、データセット、セッティングなど機械学習関連のリソースを一箇所で統合管理できる。プロジェクトフォルダ内の検索だけでなく、開発者間で共有してオンラインでコラボレーションすることも可能だ。モデルのビルド、トレーニング、チューニング、デプロイも同じインタフェースから実行できる。Studioに組み込まれて(または連携して)いる新機能/新サービス群も発表された。Notebook」のマネージドサービス。AWSのコンピュートと連動しており、SageMakerのNotebookインスタンスをユーザー自ら起動することなく、数クリックで新たなNotebookを作成できる。必要な処理リソースに応じて、作業の中断なしでインスタンスを自動スケールする。Experiments:トレーニングデータやアルゴリズム、パラメーター、プラットフォーム構成などを変化させながら反復的に生成した機械学習モデルの全バージョンについて、その変数(設定)と結果を自動的にキャプチャし、どれが優れていたのかをビジュアルに比較検証可能にする。Debugger:機械学習モデルのトレーニングコード向けデバッガ。モデル内部のステータスを出力することで、大量のパラメータのうちどれがどの程度、結果に影響を与えているのかを可視化。モデルの最適化(予測精度向上)を支援する。TensorFlow、PyTorch、MXNetなど主要フレームワーク向けSDKが提供されている。Studioでビルドし、本番環境に展開しているモデルの経年的、外的な環境変化による予測精度低下(コンセプトドリフト)を監視する。精度低下のアラートだけでなく、その原因特定に役立つ詳細な情報も提供するという。中の人が語るさくらインターネットフルSSD化を実現したさくらのVPS、クラウド時代も進化し続ける飯田橋クラウドクラブ(略称:イイクラ)今年も色々ありました。スマホお気に入り一覧マイページ。