投稿日: Oct 26, 2021
Amazon SageMaker Autopilot は、完全な制御と可視性を維持しながら、データに基づいて最適な機械学習モデルを自動的に構築、トレーニング、および調整します。本日より SageMaker Autopilot が時系列データへのサポートを開始しました。SageMaker Autopilot を使用して、時系列データやシーケンスデータの回帰もしくは分類問題に対応した機械学習モデルを構築することができ、一連のデータポイントに基づいた監視下での異常検知、リスク評価、障害予測などのシナリオを可能にできます。例えば、長期間にわたって記録された異常なネットワークトラフィックを識別および分類するモデルを構築したり、放出されたメトリクスに基づいて障害のあるデバイスを特定したりすることが可能になりました。
SageMaker AutoPilot の入力表形式データセットに時系列データを含めるだけで、時系列データを用いた機械学習モデルの自動構築を開始することができます。SageMaker Autopilot は、このデータを自動的に解析して、重要な特徴を抽出し、複数の機械学習アルゴリズムをテストして処理します。時系列データのサポートは、SageMaker Autopilot が現在サポートされているすべての AWS リージョンで利用できます。詳細については、ドキュメントを参照してください。SageMaker Autopilot の使用をスタートするには、製品ページを参照するか、SageMaker Studio 内の SageMaker Autopilot にアクセスしてください。