Amazon Web Servicesは6月1日、Amazon SageMakerを東京リージョンで提供開始したと発表した。Amazon SageMakerは、開発者やデータサイエンティストが自社の機械学習モデルを容易に構築・学習・展開・管理できるフルマネージドサービス。

同サービスが提供するプレビルドの開発ノートブック、ペタバイト規模のデータセット向けに最適化された一般的な機械学習アルゴリズム、自動的なモデルチューニング機能を利用することで、モデルを容易に構築し、学習することを可能にする。

また、モデルの学習と、モデルを利用した予測のための推論を実行するインフラのプロビジョニングと管理を自動化することで、学習プロセスの簡素化と高速化を実現する。

例えば、機械学習ノートブック環境により、Amazon Simple Storage Service(Amazon S3)に保存しているデータを容易に検証、視覚化し、一般的なライブラリやフレームワーク、インターフェースを使用して変換することができる。

加えて、Amazon SageMakerには最もよく利用されるディープラーニングアルゴリズムが含まれ、標準的な実装に比べて最大10倍高速に実装できるように最適化されているという。

開発者は好きなアルゴリズムを選択し、データソースを特定するだけで、Amazon SageMakerが必要なドライバーとフレームワークをインストールし、構成してくれる。

同日、ニューラルネットワーク実装のためのPython ベースの深層学習フレームワーク「Chainer」への対応開始も発表された。これにより、Amazon Elastic Container Registry(ECR)上のコンテナにアップロードすることで、必要なフレームワークやアルゴリズムを指定することが可能。