モデルのアンサンブルに対応！ Amazon SageMaker Autopilot
最後に、Amazon SageMaker Autopilotです。こちらも、10を超えるアップデート情報が発表されており、アップデートの多かった機能です。
細かなカスタマイズ・チューニングにも対応可能になり、より精度が高いモデルを簡単に作れるようになっています。
SageMaker Autopilotのアップデート情報として最もインパクトが大きかったのは、モデルのアンサンブルに対応したことだと思います。
アンサンブルとは、複数のモデルを組み合わせて1つのモデルを生成し予測精度を高める手法で、Kaggleでも利用されている有名な手法です。
これまで、SageMaker Autopilotはモデルのアンサンブルには対応しておらず、単独モデルしか構築することができませんでした。このアップデートで、SageMaker Autopilotに、AutoGluonという高度なAutoMLライブラリが組み込まれ、複数のベースとなるモデルをトレーニングし、モデルスタッキングを使用してそれらの予測を組み合わせることができるようになりました。単独でも精度の高いモデルを作ることができる、LightGBM、CatBoost、XGBoost、ランダムフォレスト、エクストラツリー、線形モデル、ニューラルネットワークなど、幅広いアルゴリズムをサポートしており、さまざまなユースケースで高精度なモデルを構築できます。
その他にも、利用できるデータセットのバリエーションや、カスタマイズを細かくできるようになったことも利用者にとって嬉しい点だと思います。
- Amazon SageMaker Autopilot が、最大 100 GB までのデータセットのサポートを追加
- Amazon SageMaker Autopilot が、Apache Parquet ファイル形式のサポートを追加
- Amazon SageMaker Autopilot、カスタムデータの分割オプションの提供と合わせて、AutoML 実験を作成するためのエクスペリエンスを改善
おわりに
この記事では、Amazon SageMakerの最新アップデート情報をピックアップしてご紹介しました。
今後もAWSの機械学習サービスに関して有益な情報を発信していきたいと考えていますので、ぜひご期待ください。
