カスタムモデルを使用した予測 - Amazon SageMaker AI

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カスタムモデルを使用した予測

SageMaker Canvas で構築したカスタムモデルを使用して、データの予測を行います。以下の各セクションでは、数値予測モデル、カテゴリ予測モデル、時系列予測モデル、画像予測モデル、テキスト予測モデルの予測方法について説明します。

数値予測、カテゴリ予測、画像予測、テキスト予測のカスタムモデルでは、データに対して次の種類の予測を行うことができます。

  • 単一予測 - 単一予測では予測を 1 つだけ行います。例えば、分類する画像やテキストが 1 つある場合です。

  • バッチ予測 - バッチ予測では、データセット全体の予測を行います。1 TB 以上のデータセットのバッチ予測を行うことができます。例えば、顧客のセンチメントを予測する顧客レビューの CSV ファイルや、分類する画像ファイルのフォルダがある場合です。入力データセットと一致するデータセットを使用して予測を行う必要があります。Canvas では、手動でバッチ予測を行えるほか、データセットが更新されるたびに実行される自動バッチ予測を設定することもできます。

各予測または予測のセットごとに、SageMaker Canvas は以下を返します。

  • 予測された値

  • 予測された値が正しい確率

開始方法

カスタムモデルを使用して予測を行うには、次のワークフローのいずれかを選択します。

モデルの予測の生成後は、次の操作も実行できます。

  • バージョンを追加してモデルを更新します。モデルの予測精度を向上させる場合は、モデルの新しいバージョンを作成できます。元のモデル構築設定とデータセットのクローンを作成するか、設定を変更して別のデータセットを選択できます。新しいバージョンを追加した後は、バージョンを確認して比較し、最適なバージョンを選択できます。

  • SageMaker AI モデルレジストリにモデルバージョンを登録する。 モデルのバージョンを SageMaker Model Registry に登録できます。これは、モデルバージョンと機械学習パイプラインのステータスを追跡および管理するための機能です。SageMaker Model Registry にアクセスできるデータサイエンティストまたは MLOps チームユーザーは、モデルバージョンを確認し、本番環境にデプロイする前に承認または拒否できます。

  • バッチ予測を Amazon QuickSight に送信します。Amazon QuickSight では、バッチ予測データセットを含むダッシュボードの作成および公開を行えます。これにより、カスタムモデルによって生成された結果を分析して共有できます。