Amazon SageMaker

アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社

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4.1
13

Amazon SageMakerの評判・口コミ 全13件

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Amazon SageMakerのユーザーレビュー・評価一覧

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非公開ユーザー

情報通信・インターネット｜ITアーキテクト｜20人未満｜ユーザー（利用者）

企業所属 確認済
投稿日：

次世代マシンラーニングフレームワーク

機械学習ソフトで利用

この製品・サービスの良いポイントは何でしょうか？

AWSのSageMakerはとても先進的なMLフレームワークで、なかでもAutopilotと呼ばれるAutoMLが実装されています。
チュートリアルもしっかりしているので、技術者ないメンバーでも、データを渡せば、やってくれる、という驚きの進展があります。

改善してほしいポイントは何でしょうか？

AWSのチュートリアルでは日本語化がばっちりされているのですが、肝心のUIのローカライゼーションがされていないというか、英語のままなので、そこに抵抗がある人がいるかどうかが未知数。
大方問題ないとみなすかどうか微妙。

どのようなビジネス課題を解決できましたか？あるいは、どのようなメリットが得られましたか？

AutopilotというAutoMLが使えたこと。
またフレームワーク全体が刷新されており、リフレッシュされた使用感もあります。

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非公開ユーザー

情報通信・インターネット｜システム分析・設計｜20人未満｜ユーザー（利用者）

企業所属 確認済
投稿日：

新しく高機能なMLフレームワーク

機械学習ソフトで利用

この製品・サービスの良いポイントは何でしょうか？

先行するAmazonマシンラーニングより新しく、AWS上でフルスクラッチでリビルドされたようなフレームワーク。
準備、ビルド、トレーニング、チューニング、デプロイ、管理とワンストップでできます。
対応するMLフレームワークも一般的なものはだいたい対応していて素晴らしいです。
個人的に着目しているのはAutoPilotで、視覚的に自動生成できる機能です。

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非公開ユーザー

その他の化学工業｜社内情報システム（その他）｜1000人以上｜ユーザー（利用者）｜契約タイプ 有償利用

企業所属 確認済
投稿日：

機械学習環境プラットフォームとして活用

機械学習ソフトで利用

この製品・サービスの良いポイントは何でしょうか？

比較的容易にPythonによる機械学習環境を構築できる
複数ユーザーごとにインスタンス環境を構築できる
マネージドサービスゆえ、サーバーなどインフラ管理が不要

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非公開ユーザー

情報通信・インターネット｜プログラミング・テスト｜1000人以上｜IT管理者｜契約タイプ 分からない

企業所属 確認済
投稿日：

モデル開発から運用まで一気通貫で管理できる

機械学習ソフトで利用

良いポイント

SageMaker を使い始めて特に便利だと感じているのは、学習環境の準備にかかる手間がほぼ不要になった点です。Notebook を立ち上げればすぐにデータ確認や前処理が始められ、ジョブの実行もコンソールからまとめて管理できるので、環境差異によるトラブルが起きにくくなりました。また、エンドポイントのスケール調整やログ取得が自動化されているため、推論環境の運用に費やす時間が明らかに減り、その分モデル改善に集中できています。開発と運用を同じ仕組みで扱える点が、実務では大きな強みだと思います。

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非公開ユーザー

情報通信・インターネット｜プログラミング・テスト｜20-50人未満｜ユーザー（利用者）｜契約タイプ 有償利用

企業所属 確認済 利用画像確認
投稿日：

カスタマイズ性の高いマネージドサービス

機械学習ソフトで利用

良いポイント

優れている点・好きな機能
・当たり前かもしれないが、AWSの他のサービスと連携しやすい
・カスタマイズ性が高い
その理由
・アプリケーションをAWSで動かしているので、データをS3やDynamo上に保存しており、それをGlueなどで加工して、MLに使うという流れが非常に行いやすい
・AutoML機能も便利だが、細かい関数やパラメータなどを変更して使用することもできるのでありがたい。
・インスタンスのメモリなども簡単に大きくできるので、学習するデータが大きい場合でも対応しやすい

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非公開ユーザー

情報通信・インターネット｜社内情報システム（その他）｜20人未満｜ユーザー（利用者）｜契約タイプ 有償利用

企業所属 確認済
投稿日：

自由度が高いと同時に自動化もできる

機械学習ソフトで利用

この製品・サービスの良いポイントは何でしょうか？

弊社の業務の一環として機械学習(ML)の実装に注力していますが、数多くのフレームワークを試行する際に一番困るのは「不親切なドキュメント」なので、AWSのSageMakerは、なによりもまず、しっかりとしたドキュメントがあることは評価に値します。
次に、組み込みアルゴリズムが秀逸なことに加え、独自のアルゴリズム実装も可能で自由度が高いです。
最後に、Autopilotという昨今注目を集めているAutoMLの機能があり、素晴らしいです。これはチームであまりMLに明るくないというメンバー出会ってもそこそこ使えてしまうというスグレモノ。

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非公開ユーザー

その他製造業｜ITアーキテクト｜1000人以上｜IT管理者

企業所属 確認済
投稿日：

AWSデータエンジニアでも使えるツール

機械学習ソフトで利用

この製品・サービスの良いポイントは何でしょうか？

jupiter notebookのマネジメントサービスようなツールであり、AWS S3, RDSなどほかサービスと簡単に連携できる。

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佐々木 豊

合同会社ＳＥＥＫＥＲ｜情報通信・インターネット｜経営・経営企画職｜20人未満｜ユーザー（利用者）｜契約タイプ 有償利用

企業所属 確認済 利用画像確認
投稿日：

LSTMの三次元データセットが使えれば完璧です

機械学習ソフトで利用

この製品・サービスの良いポイントは何でしょうか？

(1) ローカルのPython等で作成した機械学習モデルをインポートしてそれをベースにフルマネージドの機械学習モデルを構築できること。
(2) 機械学習モデルの選択、デプロイ、データセットの選択、インポート等がスムースにAWSの他のサービスと連携してしかもフルマネージドで実行できるため、機械学習の目的さえはっきりしていれば、あとはほぼ半自動的に機械学習が実施できるため、データクレンジング、コーディングといった手間が大幅に省けます。

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非公開ユーザー

情報通信・インターネット｜ITアーキテクト｜20人未満｜ユーザー（利用者）｜契約タイプ 有償利用

企業所属 確認済 利用画像確認
投稿日：

AWSのAutoMLあり

機械学習ソフトで利用

この製品・サービスの良いポイントは何でしょうか？

Amazon SageMakerは、AmazonMachineLearningよりもモデルをマニュアルで実装できる技術者がコーディングできたりしますが、逆にAutoMLがあります。
昨今AutoMLは大変注目されている機械学習技術で、それがAWSクラウドで利用できるのがなにより素晴らしいです。
外部連携できるAPIがあるのも良いです、

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森田 弘樹

オフィス・アルゴミック｜情報通信・インターネット｜ITアーキテクト｜20人未満｜ユーザー（利用者）

企業所属 確認済
投稿日：

より玄人好みのクラウドML

機械学習ソフトで利用

この製品・サービスの良いポイントは何でしょうか？

AWSでAmazon Machine Learningという既存のクラウドMLもありますし、GoogleMLもありますが、問題は、導入しやすさを優先したあまり、最初からMLに精通している上級者にとっては自由度が少ない、制限されている、ということがあり、個人的にも不満がありました。

SageMakerはより数学的に処理できる。わかっているML技術者が、モデルのアルゴリズムを独自設計して実装することが可能なので自由度が大幅に向上しています。

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