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Amazon SageMaker AI の特徴

Amazon SageMaker AI の特徴

フルマネージドインフラストラクチャ、ツール、ワークフローを使用して、あらゆるユースケース向けの機械学習 (ML) モデルを構築、トレーニング、デプロイします。

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データを準備する

SageMaker Feature Store

機械学習モデル用の特徴量を保存、共有、管理

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SageMaker Data Wrangler

データ準備時間を数週間から数分に短縮

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構築

SageMaker Notebooks

完全に可視化された機械学習モデルを自動的に作成

トレーニング

SageMaker Model Training

ML モデルを迅速かつコスト効率よくトレーニング

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SageMaker Experiments

機械学習の実験を効率的に管理する

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SageMaker HyperPod

大規模な分散型トレーニングに特化したインフラストラクチャにより、基礎モデルのトレーニング時間を最大 40% 短縮

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デプロイ

SageMaker Model Deployment

推論用の ML モデルを簡単にデプロイして管理する

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SageMaker Edge

エッジデバイス上で動作する機械学習モデルを簡単に操作

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MLOps と ML ガバナンス

ML Governance with SageMaker

専用の機械学習ガバナンスツールを使用して、アクセスコントロールを簡素化し、透明性を強化

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SageMaker MLOps

ML ライフサイクル全体のプロセスを自動化するツールを使用して、高パフォーマンスの ML モデルを大規模に提供

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SageMaker Clarify

データと機械学習モデルのバイアスを検出し、モデルの予測を説明

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SageMaker Pipelines

専用の CI/CD ツールを使用して、エンドツーエンドの機械学習ワークフローを作成

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Amazon SageMaker AI の機能のリージョン別の利用可否

概要チャートを使用して、SageMaker AI の機能が利用できる AWS リージョンをご確認ください

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Pricing

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Amazon SageMaker AI の特徴

データを準備する

機械学習モデル用の特徴量を保存、共有、管理

データ準備時間を数週間から数分に短縮

構築

フルマネージドノートブックを使用して機械学習モデルを探索および構築

基盤モデル、アルゴリズム、ソリューションを備えた機械学習ハブ

完全統合開発環境を使用して ML 開発を実行

ブラウザのノートブックで機械学習を使用して、迅速に学習および実験

ビジュアルインターフェイスを使用して ML モデルを構築します。コーディングは不要です

機械学習のライフサイクル全体にわたって人間のフィードバックを適用し、質の高いモデルを作成

完全に可視化された機械学習モデルを自動的に作成

トレーニング

ML モデルを迅速かつコスト効率よくトレーニング

機械学習の実験を効率的に管理する

大規模な分散型トレーニングに特化したインフラストラクチャにより、基礎モデルのトレーニング時間を最大 40% 短縮

デプロイ

推論用の ML モデルを簡単にデプロイして管理する

エッジデバイス上で動作する機械学習モデルを簡単に操作

MLOps と ML ガバナンス

専用の機械学習ガバナンスツールを使用して、アクセスコントロールを簡素化し、透明性を強化

ML ライフサイクル全体のプロセスを自動化するツールを使用して、高パフォーマンスの ML モデルを大規模に提供

データと機械学習モデルのバイアスを検出し、モデルの予測を説明

専用の CI/CD ツールを使用して、エンドツーエンドの機械学習ワークフローを作成

Amazon SageMaker AI の機能のリージョン別の利用可否

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