みなさん、こんにちは。サニービュー事業部の小寺です。
Amazon SageMakerがGeosoatial MLをサポートするようになりました。
https://aws.amazon.com/jp/about-aws/whats-new/2022/11/amazon-sagemaker-geospatial-ml-preview/
Geosoatial MLとは
昨年、開発者が位置情報機能をアプリケーションに簡単に追加できるようにする Amazon Location Serviceが発表されました。
Amazon Location Service を使用すると、マップの視覚化、関心のあるポイントの検索、配送ルートの最適化、アセットの追跡、およびジオフェンシングを使用した定義済みの地理的境界への出入りイベントの検出を行うことができます。
ただ、機械学習 (ML) を使用して地理空間データから予測を行うには、多くの課題があります。
大学院で地理情報システム (GIS) を勉強していたとき、限られた範囲しかカバーしない小さなデータ セットに制限されており、限られたストレージと当時のラップトップの計算能力には限界がありました。
これらの課題には、以下の1）～3）がありました。
1) 高品質の地理空間データセットの取得とアクセスは、複数のデータ ソースやベンダーと連携する必要があるため複雑
2) トレーニングと推論用の大規模な地理空間データの準備には時間と費用がかかる可能性がある
3) 特殊なツールが必要である、などがあります。地理空間データを視覚化し、ML 運用インフラストラクチャと統合するために必要
上記の課題を解決するのがSageMakerの地理空間機械情報学習（ML）のサポートです。
Amazon SageMaker が地理空間機械学習 (ML) をサポートするようになり、データ サイエンティストや ML エンジニアが地理空間データを使用してモデルを簡単に構築、トレーニング、デプロイできるようになりました。今日、生成されたすべてのデータの大部分には地理空間情報が含まれていますが、データへのアクセス、処理、および視覚化は複雑で、時間と費用がかかるため、ML に使用されるのはごく一部にすぎません。
SageMaker の新しい地理空間機能により、地理空間データを使用してモデルを構築、トレーニング、デプロイするプロセスが簡素化されます。すぐに利用できる地理空間データ ソースにアクセスし、専用の操作で大規模な地理空間データセットを効率的に処理または強化し、事前トレーニング済みの ML モデルを選択してモデル構築を加速できるようになりました。次に、生成された予測を SageMaker 内のインタラクティブなマップで分析および探索し、結果を共有して共同作業することができます。
ユースケースは？
持続可能な都市開発のサポート、収穫量と食料安全保障の最大化、リスクと保険請求の評価、小売需要の予測など、幅広いユースケースに SageMaker 地理空間機能を使用できます。
対象リージョン
プレビュー版として利用できるのは、US West (Oregon) のみです。
