マネージドサービスです。用いてモデルを記述することができます。用いることで、モデルを簡単にすばやく作成することもできます。上で動かす方法について、多くのお客様からご質問を頂いておりました。デフォルトでインストールされました。コードに、わずかな修正を加えるだけで動かすことができるようになりました。そのまま利用して、SageMakerのTensorFlowとMXNetコンテナで実行する方法をご説明します。(このブログのようにノートブックインスタンスの作成時に関連付けることも可能です)。関数として定義します。機械学習モデルを一度トレーニングすると、クラウドおよびエッジ内ではどこでも実行できる新しい機械学習機能です。プロジェクトとしてコードを公開しています。このリリースでは、プロセッサベンダー、デバイスメーカー、および深層学習の開発者が、機械学習における新しい独自のイノベーションをさまざまなハードウェアプラットフォームにすばやく取り入れることができます。通常、開発者は各プラットフォームのハードウェアおよびソフトウェア構成に合わせて、モデルを手動で調整する必要があるため、複数のハードウェアプラットフォームに対して機械学習モデルを最適化することは困難です。コンピューティング能力とストレージが制約される傾向があるエッジデバイスにとっては、特に困難です。これらの制約により、実行できるモデルのサイズと複雑さが制限されます。そのため、最高のパフォーマンスを得るために、開発者が手動でモデルを調整するのに数週間または数ヶ月かかります。調整プロセスには、最適化手法に関する稀な専門知識とハードウェアに関する深い知識が必要です。それでも、優れたツールをすぐに利用できないため、優れたパフォーマンスを得るには、通常、かなりの試行錯誤が必要となります。ソフトウェアの違いにより、この作業はさらに複雑になります。デバイス上のソフトウェアがモデルと同じバージョンでない場合、モデルはデバイスと互換性がありません。これにより、開発者は自分のモデルのソフトウェア要件と完全に一致するデバイスのみに制限するようになります。したがって、機械学習アプリケーションをすばやく構築、拡張、および維持することは非常に困難です。倍速で正確性を損なうことなく実行できます。これにより、複数プラットフォームへ展開する機械学習モデルの調整に必要な時間と労力を省きます。ソフトウェアの互換性の問題を排除するために、モデルを効率的な共通フォーマットに変換します。ターゲットプラットフォームでは、コンパクトなランタイムによって通常のフレームワークが消費するリソースのごく一部を使用します。洗練されたモデルがリソースに制約のあるデバイス上で動作することを可能にします。そこで自律走行車、ホームセキュリティ、および異常検出などの分野におけるイノベーションを引き出します。サポートも近日中に開始する予定です。従来のコンパイラテクノロジーに関する、数十年にわたる研究に基づいて構築されたランタイムです。対する修正が含まれています。コンパイラとランタイムをイノベーションすることができます。含め、複数の組織によって進められます。プロジェクトと連携することで、モデルのパフォーマンス向上に最大の効果を発揮する時点で、プロセッサベンダーはカスタムコードをコンパイラにすばやく統合できます。ランタイムをカスタマイズすることもできます。デバイスに導入されています。プロジェクトは、さまざまなソースによるイノベーションを機械学習用の共通コンパイラおよびランタイムに吸収して、利用可能な最高のパフォーマンスをモデルに提供します。ワークフローサービスです。多くの事前定義済みアルゴリズムが付属しています。エンドポイントにデプロイするための推論モデルを指定して、独自のアルゴリズムを作成することもできます。機械学習モデルの構築とデプロイを自動化することは、本稼働の機械学習サービスを作成する上で重要なステップです。コードおよび/またはデータが更新されたときは、モデルを再トレーニングしてデプロイする必要があります。自動化の手法について説明します。通してそれを実証します。このプロジェクトは私たちのワークフローを完全に実装しています。ートブックも含まれています。使用する一般的で有用なパイプラインのリポジトリを提供することです。このリポジトリはコミュニティと共有され、コミュニティによって成長できます。ここでホストされています。作成および設計する方法の詳細については説明しません。詳細については、以下のドキュメントをご覧ください。Shareこのブログ記事では、推論パイプラインを紹介します。つの別のコピーを保持する必要なしで、推論中のトレーニングで適用されたデータ処理手順を再利用できます。これにより、予測が正確になり、開発のオーバーヘッドを削減できます。アルゴリズムを使用して自動車の状態を予測する機械学習モデルをトレーニングします。モデルをトレーニングする前に、データのクリーニングと準備に多くの時間を費やしています。これは、現実のデータを直接使用することができないためです。値が欠落していたり、情報が重複していたり、標準化する必要がある同じ情報の複数のバリエーションがあったりするからです。多くの場合、機械学習アルゴリズムで使用できるために、データをある形式から別の形式に変換する必要があります。アルゴリズムは数値データしか受け入れないため、入力データが文字列またはカテゴリ形式の場合は、使用する前に数値形式に変換する必要があります。他には、複数の入力の特徴を単一の特徴に組み合わせることで、より正確な機械学習モデルとなります。気温と湿度を組み合わせて飛行遅延を予測すると、より正確なモデルが作成されます。(推論と呼ばれるプロセス)、トレーニングで使用されたのと同じデータ処理手順がそれぞれの推論リクエストにも適用されるようにする必要があります。しないと、誤った予測結果となる可能性があります。つのコピーを維持し、それらが常に同期していることを確認する必要がありました。データ処理手順を、機械学習モデルへのリクエストを行うアプリケーションコードと組み合わせるか、推論ロジックに組み込む必要がありました。その結果、開発のオーバーヘッドと複雑さが必要以上に高くなり、迅速に繰り返す能力が制限されていました。推論パイプラインを作成することで、推論中のトレーニングと同じデータ処理手順を再利用できます。つのデータ処理および推論の手順を指定できます。これらの手順は、全ての予測リクエストに対して実行されます。管理し、クライアントアプリケーションや推論ロジックを更新することなくデータ処理手順を個別に更新することができます。推論パイプラインの作成方法に柔軟性をもたらします。利用可能な組み込みのデータ変換器を使用して、一般的なユースケースのためにデータをある形式から別の形式に処理および変換するか、カスタムの変換器を作成することができます。利用可能な組み込みの機械学習アルゴリズムとフレームワークを使用することもできますし、カスタムのトレーニングモデルを使用することもできます。リアルタイム推論とバッチ推論で同じ推論パイプラインを使用できます。推論パイプラインのすべての手順が同じインスタンスで実行されるため、レイテンシーによる影響は最小限になります。使用し、推論中にデータ処理コードを再利用します。データセットを使用します。目標は、unacc、acc、good、vgoodの値の中から、特定の車の容認可能性を予測することです。ライブラリで事前に構成されています。アルゴリズムを高品質で実装できる効率的なツールを提供するため、データサイエンティストや開発者にとって人気があります。問題をすばやく繰り返さなくてはならない場合に最適です。データ分析に使用されます。前処理、およびモデル選択に関して、指導付き学習アルゴリズムと指導無し学習アルゴリズムの範囲から選択できます。トレーニング機能を使用することができます。低レイテンシーでリアルタイムでの予測を行うことができます。大規模なバッチ変換ジョブで同じモデルを使用することもできます。ライブラリを使用して、マルチクラス分類モデルを構築、トレーニング、およびデプロイする方法を説明します。データセットの決定木分類子をトレーニングします。決定木分類子の例に基づいています。ノートブックをお試しいただけます。ここでは最も重要な部分を強調します。ラベル付けされたデータセットによって機械学習モデルを簡単にトレーニングすることができます。両方を通じた入力として拡張マニフェスト形式で作成されたラベル付きデータセットを受け入れるようになりました。ラベル付きデータセットは、それぞれの入力データセットオブジェクトを、ラベルなどの追加のメタデータを使用してファイル内でインライン展開する拡張マニフェストファイル形式で作成されます。使用できませんでした。コールすることで、そうしたトレーニングをすばやく簡単に実行できるようになります。パイプモードを使用してトレーニングすることができます。自動モデルチューニングを開始しました。モデルをトレーニングする高性能ハイパーパラメータを自動的に検出する機能です。トレーニング中に学習されたモデルパラメータとは異なり、学習プロセスが開始される前にハイパーパラメータが設定されます。ハイパーパラメータの典型的な使用例としては、確率勾配法の確率を学習する場合があります。デフォルトのハイパーパラメータを使用しても、必ずしも最良のモデルパフォーマンスが得られるわけではなく、高性能ハイパーパラメータを見つける作業は、些細で時間がかかります。自動的に高性能ハイパーパラメータを見つけ、モデルをトレーニングして、目標メトリクスを最大化します。構成できるハイパーパラメータの数は、探索中のハイパーパラメータ数の指数関数にあたります。この検索スペースを単純に探索するには、多数のトレーニングジョブが必要となるため、コストが高くなります。ベイズ最適化を使用します。これは、少数のトレーニングジョブに基づいて、異なるハイパーパラメータのパフォーマンスを効率的にモデル化する戦略です。このアルゴリズムは、トレーニングの終わりには、以前の構成よりも著しく悪化することが判明したハイパーパラメータ構成を探索することがあります。今日では、早期停止機能を自動モデルチューニングに追加しています。各候補モデルのトレーニング反復(「エポック」)ごとに目標メトリクスを追跡します。これまでチューニングジョブで評価されていた以前の最良モデルより、各候補がどれだけ優れているかを評価します。%削減します(アルゴリズムとデータセットによって異なります)。%まで削減する方法を示します。アルゴリズムの組み込みと独自のアルゴリズムを使用して、早期停止することができます。データセットに対してモデルを調整します。つのハイパーパラメータチューニングジョブを実行します。片方は自動早期停止を使わず、もう一方は早期停止を有効にして、他の構成はすべて同じままです。つのハイパーパラメータチューニングジョブの結果を終わり頃に比較します。完全なサンプルノートブックはこちらから参照できます。プッシュする手順は省略します。サンプルノートブックがこれらのプロセスを含んでいるため、ここでは説明しません。代わりに、ハイパーパラメータチューニングジョブを開始するところから始めます。作成し、チューニングする予定のものを除いて、このアルゴリズムのすべてのハイパーパラメータの値を指定する必要があります。異常検出とは、分析しているデータの大部分と大きく異なるため信憑性にかける、あまり見かけないアイテム、イベント、あるいは観察を特定するために使用する手法です。スキャンでの悪性腫瘍の発見、不正な保険請求の特定、製造時の異常な機械動作の発見、侵入を知らせるネットワークトラフィックの異常なパターンの検出などがあります。使えば、異常検出システムを簡単に実装することができます。機械学習モデルの構築、トレーニング、デプロイを、規模を問わず迅速に行う完全マネージド型プラットフォームです。サービスで、分析のためのデータやモデルの準備が簡単にできます。普及しているサーバーレスのリアルタイムプラットフォームです。これらのサービスを使用すれば、モデルを新しいデータで自動的に更新することができ、その新しいモデルを使って、リアルタイムに異常をより正確に知らせることができます。異常検出モデルをトレーニングする方法について説明します。関数を用いてリアルタイムでストリーミングしています。ここで説明するソリューションは、以下のような利点があります。既存のリソースを最大限に活用して、異常検出を行います。使用したことがある場合、そのストリームのデータを異常検出に使用できます。加えて、スタンバイストレージは通常、使用率が低いものです。認識しにくいデータは、トレーニングデータに使用できます。ユーザーの介入なしに、定期的に新しいデータでモデルを自動的に再トレーニングすることができます。アルゴリズムを使えば、簡単に再トレーニングできます。安全でスケーラブルな環境で、特定のワークフローに適応できる、柔軟な分散トレーニングオプションを提供します。次の図は、ソリューションの全体的なアーキテクチャを示しています。アーキテクチャーにおけるデータ処理の手順は、次のとおりです。ストリームに格納します。プラットフォームです。このプラットフォームを使用すると、機械学習モデルの構築、トレーニング、デプロイが簡単になります。つの定評があるコンピュータビジョンアルゴリズムがすでに組み込まれています。画像分類アルゴリズムは、画像をあらかじめ定義されたカテゴリのセットに分類することを学習します。物体検出アルゴリズムは、境界ボックスを描画し、ボックス内の物体を識別することを学習します。セマンティックセグメンテーションアルゴリズムの開始により、コンピュータビジョンファミリーのアルゴリズムを強化することを発表いたします。セマンティックセグメンテーションアルゴリズムの一例。既知のラベルセットからのクラスを使用して画像内のすべてのピクセルを分類するタスクです。値として表現されます。この出力画像は、セグメンテーションマスクとも呼ばれます。セマンティックセグメンテーションアルゴリズムを使用すると、独自のデータセットでモデルをトレーニングできることに加えて、事前にトレーニングされたモデルを使用して希望通りに初期化を行うこともできます。ツールキットを使用して構築されています。つの最先端の組み込みアルゴリズムの選択肢を提供します。つの異なるコンポーネントがあります。エンコーダまたはバックボーン。バックボーンは、画像の特徴の信頼できるアクティブ化マップを作成するネットワークです。デコーダは、エンコードされたアクティブ化マップからセグメンテーションマスクを構築するネットワークです。分類タスクでトレーニングされた、事前トレーニング済みのアーティファクトが付属しています。ノートブックでの簡単で安全なコラボレーションや確実なバージョンコントロールが実現できるようになりました。リポジトリで作業するためのノートブックインスタンスの設定方法について詳しく説明します。データサイエンス分野のプロジェクトでは、コラボレーションが不可欠です。データサイエンティスト、機械学習の開発者、データエンジニア、アナリスト、ビジネスの意思決定権限者は、機械学習モデルのコンセプト作りから製品化にいたる合理的な行程を維持するために、インサイトの共有、タスクの委託、業務履歴のレビューが必要です。ベースのバージョンコントロールシステムは、共有可能な環境でデータサイエンス活動を一元管理します。ノートブックを使用することで、プロジェクトの共同起草、コード変更のトラッキング、リリース可能なコード管理を実現するソフトウェアエンジニアリングとデータサイエンス活動の融合が可能になります。ボリュームに格納されます。ノートブック自体がノートブックインスタンスの寿命以上に存続することはありません。ノートブックインスタンスを削除すると、作業自体も削除されます。ノートブックをインスタンスのライフサイクルから分離し、将来の参照や再利用に備えてスタンドアロンドキュメントとして保持できます。ノートブック上で入手できます。このノートブックをユーザーのノートブックインスタンスにシームレスにクローニングすると、一般に公開済みの学習教材の検索、実行、共有が簡単になって、学習プロセスのスピードアップにつながります。