Amazon SageMakerは、AWSが提供するフルマネージドの機械学習（ML）サービスで、モデルの構築、トレーニング、デプロイを効率的に行えるよう設計されています。データサイエンティストや開発者がエンドツーエンドのMLパイプラインを構築・運用しやすくするため、データ準備からモデルのチューニング、デプロイ後のモニタリングまで、幅広い機能を備えています。
主な特徴
- データ準備：データのクレンジングやラベリング、前処理が可能なツールを提供し、MLモデルのための高品質なデータセット作成を支援します。
- モデルの構築とトレーニング：事前構築済みアルゴリズムや、TensorFlow、PyTorchなどの人気フレームワークを使用してモデルを簡単に構築・トレーニングできます。
- ハイパーパラメータの自動チューニング：モデルのパフォーマンス向上のために、ハイパーパラメータを自動で最適化する機能が含まれています。
- モデルのデプロイとスケーリング：ワンクリックでモデルをプロダクション環境にデプロイし、必要に応じてスケーリングも自動で対応。リアルタイム推論やバッチ推論にも対応しています。
- MLOpsとモデルモニタリング：モデルの監視や継続的デリバリー・デプロイメント（MLOps）に対応しており、モデルのパフォーマンスや精度を維持しやすくなっています。
使い方の例
Amazon SageMakerは、顧客行動の予測、異常検知、画像分類、自然言語処理（NLP）など、さまざまな分野で機械学習モデルを開発・運用するために利用されます。エンドツーエンドのMLワークフローを簡略化できるため、企業のデータサイエンスチームがプロダクションレベルのモデルを迅速に展開できます。
要するに、Amazon SageMakerは、機械学習のワークフロー全体を管理し、モデル開発のプロセスを効率化するためのフルマネージドMLサービスです。
