AWSのCEOであるAndy Jassy（アンディ・ジェシー）氏は米国時間12月3日、re:InventカンファレンスでSageMaker Studioを発表した。機械学習ワークフローを構築し、トレーニングするためのウェブベースのIDEだ。データサイエンティストが仕事を始めるために必要なものすべて、つまりノートブック、データセット、コード、モデルなどを編成するための手段が含まれている。とにかく始めるために必要な、すべての機械学習ツールと成果のワンストップ・ショップになることを目指したもの。
Studioの中核には、同じプロジェクトに対して作業している他のユーザーと、プロジェクトやフォルダを共有する機能もある。そこには、ノートブックや成果について議論する機能も含まれている。
そうしたモデルもトレーニングする必要があるので、当然ながらこのサービスも、AWSのSageMaker機械学習サービスに統合されている。そのサービスは、ユーザーのニーズに応じて自動的にスケーリングされる。
Studio本体に加えて、Studioに統合されることになるSageMakerの他の多くの部分のアップデートも発表された。そうした機能のほとんどは、Studioの内部で実行されるが、スタンドアロンのツールとして使用することも可能だ。その中には、デバッガ、監視ツール、それにAutopilotが含まれる。Autopilotは、ユーザーのデータに基づいて、最適なモデルを自動的に作成してくれるもの。どのような判断によってモデルを構築したかを、詳細に可視化する機能もある。
これに関連してAWSは、SageMaker Notebooksも発表した。これもStudioに統合される。これは、本質的にマネージドサービスとしてのノートブックだ。必要に応じてインスタンスを自動的にプロビジョニングしてくれるため、データサイエンティストが自らプロビジョニングする必要はない。
Studioを利用することで、より広範なデベロッパーにとって、モデルの構築が身近なものになる、というのが理想だ。AWSでは、これをスタックのミドルレイヤーと呼んでいる。機械学習を実践する人が、あまり詳細を掘り下げなくても、実質的なコントロールがしやすいものになることを意図したものだ。
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（翻訳：Fumihiko Shibata）
