機械学習モデルを自動的に作成するAmazon SageMaker Autopilotが発表されました！ #reinvent | DevelopersIO
AWS re:Invent2019のキーノートでは、機械学習周辺のサービスが大量に発表されましたが、SageMakerで、Autopilotが新しく発表されました！ Amazon SageMaker Autopilot – Automatically Create High-Quality Machine Learning Models With Full Control And Visibility | AWS News Blog 東京リージョン含む16リージョンで、即利用可能です！ Autopilotきたの…!! ( ﾟдﾟ) ｶﾞﾀｯ / ヾ ＿_L| /￣￣￣/＿ ＼/ / Amazon SageMaker Autopilotがどうして誕生したか？ 機械学習のプロセスを完全に制御ししながら、最適な分類および回帰の機械学習モデルを自動的に作成できます。 機械学習において、アル
もはや人の介在は不要、AIが自らAIを作り判断根拠まで説明する時代が来た
ディープラーニング（深層学習）は人間にとってブラックボックスであり、AI（人工知能）による判断の根拠が不明だ―――。そんな懸念を解消する技術を米グーグル（Google）が2019年11月21日にリリースした。クラウドのサービスとして「Explainable AI（説明可能AI）」の提供を開始した。 Explainable AIは深層学習によって開発したAIにおけるニューラルネットワークの稼働状況を分析することで、AIによる判断の根拠を人間に分かる形で提示する技術である。例えば画像認識AIであれば、被写体を分類する際に根拠としたピクセルをハイライト表示する。 構造化データに基づいて判断するタイプのAIに関しては、ニューラルネットワークに入力したデータのどの部分（特徴）がAIの判断に寄与したのかを数値で示す。グーグルのクラウドAI事業を統括するバイス・プレジデント（VP）のラジェン・シェス氏は
AutoMLがすごいと聞いたので色々使って比べてみた - Qiita
○：良好 ▲：実施しているが、表示不能 △：一部可能 ×：実装されていない or 良好ではない 4.2. Google/AutoML Tables 統計・機械学習に詳しくない方をターゲットにしていると感じました。 統計情報の表示画面・モデルの評価画面ともに説明が丁寧で、知識が少なくともある程度の結果を出せるように作られていると感じました。 一方、データの読み込みや処理などに癖が強いためこのサービスを含めたgoogle cloud platformへの知識は必要になりそうです 良い点 統計情報の表示画面が非常に優秀 ヘルプが充実しているため、モデルの評価が容易 悪い点 データ形式の制約が多い(行数1000行以上、分類ならクラスごとに20以上必要など) モデルの内部構造(採用した手法)が分からない 分析ページのサンプル画像 データの種類を自動判別してくれる他、欠損や固有値、各種統計情報を自動計
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