キーワード解説
Amazon SageMaker PipelinesによるMLOps（機械学習運用）の自動化プロセス
Amazon SageMaker PipelinesによるMLOps（機械学習運用）の自動化プロセスとは、AWSが提供するフルマネージド型機械学習サービスであるAmazon SageMakerの機能の一つであり、機械学習モデルの開発からデプロイ、監視、再トレーニングに至るまでの一連のライフサイクル（MLOps）を、反復可能かつ自動化されたワークフローとして構築・管理する手法です。これにより、データの前処理、モデルのトレーニング、評価、登録、デプロイといった各ステップを定義し、継続的に実行・追跡することが可能になります。AWSのAI・機械学習サービス群において、特にMLOpsの実践を強力に推進するツールとして位置づけられ、モデルの品質向上、開発サイクルの短縮、運用コストの削減に貢献します。
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Amazon SageMaker PipelinesによるMLOps（機械学習運用）の自動化プロセスとは
Amazon SageMaker PipelinesによるMLOps（機械学習運用）の自動化プロセスとは、AWSが提供するフルマネージド型機械学習サービスであるAmazon SageMakerの機能の一つであり、機械学習モデルの開発からデプロイ、監視、再トレーニングに至るまでの一連のライフサイクル（MLOps）を、反復可能かつ自動化されたワークフローとして構築・管理する手法です。これにより、データの前処理、モデルのトレーニング、評価、登録、デプロイといった各ステップを定義し、継続的に実行・追跡することが可能になります。AWSのAI・機械学習サービス群において、特にMLOpsの実践を強力に推進するツールとして位置づけられ、モデルの品質向上、開発サイクルの短縮、運用コストの削減に貢献します。
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