Amazon、AIモデルをわずか数行のコードでエンジニアリングできる新ツールを開発

機械学習をより簡単に、よりアクセスしやすくするための取り組みが増える中、さまざまな企業は、深層学習モデルの作成と最適化を簡素化するためのツールを開発しています。VentureBeatによると、Amazon (AMZN ) は、わずか数行のコードで機械学習モデルの作成と変更を可能にする新しいツールを立ち上げました。

データセットに対する機械学習の実行は、長く複雑なタスクであることがよくあります。データを変換して前処理し、適切なモデルを作成してカスタマイズする必要があります。モデルのハイパーパラメータを調整して再トレーニングするには長い時間がかかります。これらの問題を解決するために、AmazonはAutoGluonを立ち上げました。AutoGluonは、機械学習システムの作成に伴う通常のオーバーヘッドを自動化する試みです。たとえば、機械学習エンジニアは、適切なアーキテクチャを決定するだけでなく、モデルのハイパーパラメータを実験する必要があります。AutoGluonは、ニューラルネットワークアーキテクチャの作成と適切なハイパーパラメータの選択を容易にします。

AutoGluonは、2017年にMicrosoft (MSFT ) とAmazonによって開始された作業に基づいています。元のGluonは、開発者が最適化されたコンポーネントを組み合わせて独自のモデルを作成できるように設計された機械学習インターフェースでしたが、AutoGluonは、ユーザーの要望に基づいてエンドツーエンドでモデルを作成します。AutoGluonは、指定された選択肢の範囲内で、わずか3行のコードでモデルを作成し、ハイパーパラメータを選択することができると報告されています。開発者は、望ましいトレーニング完了時間などの数個の引数を提供するだけで、AutoGluonは、指定された実行時間内に完了する最適なモデルを計算します。

AutoGluonは現在、画像分類、テキスト分類、オブジェクト検出、表形式予測のモデルを作成することができます。AutoGluonのAPIは、より経験豊富な開発者が自動生成されたモデルをカスタマイズしてパフォーマンスを向上させることを可能にすることを目的としています。現在、AutoGluonはLinux専用で、Python 3.6または3.7が必要です。

AutoGluon開発チームの一員であるJonas Muellerは、AutoGluonの作成理由について説明しています。

「私たちは、機械学習を真正に民主化し、すべての開発者に深層学習の力を提供するためにAutoGluonを開発しました。AutoGluonは、すべての選択肢を既知のパフォーマンスの良い範囲内で自動的に調整することで、この問題を解決します。」

AutoGluonは、機械学習モデルのトレーニングに必要な専門知識と時間を削減するための長い行列の一つです。Theanoなどのソフトウェアライブラリは、勾配ベクトルの計算を自動化しました。Kerasは、開発者が特定の望ましいハイパーパラメータを簡単に指定できるようにしました。Amazonは、機械学習を民主化するためのさらなる努力が必要であると考えています。たとえば、データの前処理とハイパーパラメータの調整を簡素化することです。

AutoGluonの作成は、Amazonが機械学習システムのトレーニングとデプロイをより簡単にし、よりアクセスしやすくするための取り組みの一部であるようです。Amazonは、AWSスイートに対する機械学習中心の変更も行っています。たとえば、AWS Sagemakerツールキットに対するアップグレードが行われています。AWS Sagemakerツールキットは、AWSスイート内で開発者がクラウドにモデルをトレーニングしてデプロイできるようにします。Sagemakerには、開発者がアルゴリズムを自動的に選択し、モデルをトレーニングして検証し、モデルの精度を向上させるためのツールが付属しています。