機械学習

Amazon SageMaker Canvas でノーコード ML - ビジュアルインターフェースで予測モデルを構築

コーディング不要で ML モデルを構築するビジュアルツール。CSV をアップロードして予測対象を選ぶだけでモデルが完成し、Studio との双方向共有も可能です。

約 1 分で読めます

SageMaker Canvas の概要

SageMaker Canvas はコーディング不要で ML モデルを構築・予測できるビジュアルインターフェースです。SageMaker Studio がデータサイエンティスト向けの IDE であるのに対し、Canvas はビジネスアナリストや非エンジニアが ML を活用するためのツールです。CSV ファイルをアップロードし、予測対象の列を選択するだけでモデルが構築されます。

モデル構築と予測

データセットをインポートし、予測対象の列 (ターゲット) を選択すると、Canvas が自動的にデータの分析、特徴量エンジニアリング、アルゴリズムの選択、ハイパーパラメータの最適化を実行します。Quick Build は 2-15 分で概算精度のモデルを構築し、Standard Build は 2-4 時間で高精度のモデルを構築します。構築したモデルで新しいデータの予測を実行し、結果を CSV でダウンロードできます。Ready-to-use モデルは事前トレーニング済みの Bedrock モデルを Canvas から直接利用する機能で、感情分析やテキスト要約を即座に実行できます。

モデル共有と自動再トレーニング

Canvas で構築したモデルは SageMaker Studio に共有し、データサイエンティストが Python コードで詳細なチューニングや評価を行えます。逆に、 Studio で構築した高度なモデルを Canvas にインポートし、ビジネスアナリストが GUI で予測を実行することも可能です。自動再トレーニングをスケジュール設定すると、新しいデータが追加されるたびにモデルが自動的に更新され、予測精度の劣化を防止します。 Canvas は時系列予測、分類、回帰、画像分類、テキスト分類の問題タイプに対応し、データセットのターゲット列を選択するだけで適切なアルゴリズムが自動選択されます。 SageMaker Canvas のモデル設計を理解するうえで関連書籍 (Amazon)が参考になります。

Canvas の料金

Canvas のセッション料金はワークスペースの使用時間で課金され、1 時間あたり約 1.90 ドルです。モデルのトレーニングはトレーニング時間とインスタンスタイプで別途課金されます。クイックビルド (2-15 分) は探索的な分析に適し、スタンダードビルド (2-4 時間) はより高精度なモデルを構築します。クイックビルドで十分な精度が得られる場合は、スタンダードビルドを省略してコストを削減します。Canvas のセッションを使用しない時間帯はログアウトして課金を停止します。Ready-to-use モデル (感情分析、テキスト抽出) は追加トレーニングなしで利用でき、トレーニングコストが不要です。

まとめ

SageMaker Canvas はノーコードで ML モデルを構築するビジュアルツールです。ビジネスアナリストが自らデータ分析と予測を実行し、Studio との双方向のモデル共有でデータサイエンティストとの協業を実現します。時系列予測、分類、回帰、画像分類に対応し、自動再トレーニングで予測精度の劣化を防止します。Ready-to-use モデルで追加トレーニングなしに感情分析やテキスト抽出を利用できます。

関連するサービス

Amazon SageMaker Canvasコードなしで機械学習モデルを構築・トレーニング・デプロイできるノーコード ML ツールAmazon SageMaker機械学習モデルの構築・トレーニング・デプロイを行う統合プラットフォームAmazon S3スケーラブルなオブジェクトストレージサービス

関連する記事

Amazon SageMaker で構築する ML プラットフォーム - モデルの構築からデプロイまでStudio での開発からマネージドスポットトレーニング、Pipelines による MLOps、Model Monitor のデータドリフト検出まで、ML ライフサイクル全体を統合する手法を紹介します。需要予測 - Amazon Forecast で時系列データから将来を予測する過去の時系列データと関連変数を入力し、ML ベースの需要予測モデルを自動構築する。予測精度の評価指標と、S3・QuickSight 連携による予測結果の活用パターンを解説します。AWS AppFabric で SaaS 監査ログを集約 - OCSF 標準化と Security Lake 統合AppFabric による SaaS アプリケーションの監査ログ収集、OCSF 形式への標準化、分析パイプラインの構築を解説します。

同じテーマの記事

AWS Batch で実行する GPU ベースの機械学習トレーニング - コスト効率の高い大規模学習既存の Docker コンテナで GPU トレーニングを実行し、スポットインスタンスとチェックポイントでコストを最大 90% 削減する。SageMaker との使い分けも紹介します。Amazon Bedrock における Claude の活用 - モデル選定からプロンプト設計、コスト最適化までAmazon Bedrock で利用できる Anthropic Claude モデルの特徴比較、ユースケース別のモデル選定指針、プロンプト設計のベストプラクティス、コスト最適化を解説します。Amazon Bedrock Knowledge Bases で構築する RAG アプリケーション - 検索拡張生成の実装S3 上のドキュメントを自動インデックス化し、RetrieveAndGenerate API で検索と生成を統合する。チャンキング戦略の選定と Guardrails による安全性確保を紹介します。Amazon Braket で始める量子コンピューティング - 量子回路の設計とシミュレーションローカルシミュレーターで無料プロトタイピングし、IonQ・Rigetti の実機で量子回路を実行する。ハイブリッドジョブで VQE や QAOA を実装する手法を紹介します。AWS Clean Rooms ML でプライバシー保護型 ML - データを共有せずにモデルを構築Clean Rooms ML によるルックアライクモデルの構築、差分プライバシーの適用、広告ターゲティングへの活用を解説します。Amazon Comprehend で実装する自然言語処理 - 感情分析とエンティティ抽出の活用Comprehend による感情分析、エンティティ抽出、カスタム分類モデルの構築を解説します。対話型ボット構築 - Amazon Lex と Polly で実現する自然な会話インターフェースAmazon Lex と Amazon Polly を活用した対話型ボットの構築方法を解説します。需要予測 - Amazon Forecast で時系列データから将来を予測する過去の時系列データと関連変数を入力し、ML ベースの需要予測モデルを自動構築する。予測精度の評価指標と、S3・QuickSight 連携による予測結果の活用パターンを解説します。

内容が近い記事・サービス

Amazon SageMaker機械学習モデルの構築、トレーニング、デプロイを一貫して行えるフルマネージドプラットフォームで、データサイエンティストと ML エンジニアの生産性を大幅に向上させるAmazon Forecast機械学習を使って時系列データの予測を行うフルマネージドサービスAmazon Forecast で実現する需要予測 - 時系列データの取り込みと予測精度の向上Forecast による時系列予測モデルの構築、関連データの活用、予測結果のエクスポートを解説します。