Amazon SageMaker Autopilotは、表形式データセット用のAutoMLです。

SageMaker Autopilotは様々な方法で使用できます。
自動、手動、プログラミングなしでSageMaker Studioを使う、またはAWS SDKの使用など。

この記事では、kaggleのHouse PricesでSageMaker Autopilotがどれくらいの精度が出せるのか検証してみます。

手順

S3のバケットにアップロードします。
https://aws.amazon.com/jp/s3/

SageMakerを開き、

SageMaker Studioを開きます。

SageMaker Studioを開いたら画面左のフラスコマークをクリックして、

画面右の「Create Experiment」
をクリックします。

Target attribute nameに「SalePrice」、その他必要な情報を入力します。

今回のHouse Pricesは回帰問題なので
「Linear Regression」
を選択して、
右下の
「Create Experiment」
をクリック。

Objective metricは2019年12月17日現在、MSEしか選択できません。

学習が進むので、Trialsの中から、Objective(MSE)が最小のものを選択して、
エンドポイントを作成します。

エンドポイントを作成したら、SageMakerの「推論」から「バッチ変換」を選択し、
「バッチ変換ジョブの作成」をクリックします。

必要な情報を入力し、
コンテンツタイプ - オプションに
「text/csv」
と記入します。

後は「ジョブの作成」をクリックして待つだけです。

出力結果をkaggleにサブミットした結果は

0.13059で5740チーム中2155位でした。

こちらの方がGoogle AutoML Tablesで行った実験結果を上回っていました。

SageMaker Autopilotの今後が楽しみですね。