• Amazon SageMaker Unified StudioのIAMドメインにFeature Store管理用のインタラクティブインターフェースが追加された
• コードを書かずにフィーチャーグループの作成・管理が可能になった
• 既存フィーチャーの検索・発見、フィーチャーグループの作成・変更、スキーマの確認、データ取り込み状況の監視が可能
• データサイエンティスト、MLエンジニア、ビジネスアナリストが単一の協調環境からアクセス可能
• 同じIAMロールを共有している場合、他の場所で作成されたフィーチャーも即座に表示される

Amazon SageMaker Unified StudioのIAMドメインに、SageMaker Feature Storeのフィーチャーグループを作成・管理するためのインタラクティブインターフェースが追加されました。これにより、コードを書かずにフィーチャー管理の一般的なタスクを実行できるようになり、データサイエンティスト、MLエンジニア、ビジネスアナリストが単一の協調環境からフィーチャー管理にアクセスできるようになりました。

Amazon SageMaker Unified StudioのIAMドメインに、SageMaker Feature Storeのフィーチャーグループを作成・管理するためのインタラクティブインターフェースが追加されました。
これにより、一般的なフィーチャー管理タスクにコードを書く必要がなくなりました。
この機能により、データサイエンティスト、MLエンジニア、ビジネスアナリストが単一の協調環境からフィーチャー管理にアクセスできるようになります。

フィーチャーとは、トレーニングおよび推論時にMLモデルに入力されるデータのことです。
例えば、音楽レコメンデーションアプリでは、曲の評価、視聴時間、リスナーの属性情報などのフィーチャーを使用して、各ユーザーに提案する曲をパーソナライズすることができます。

このインタラクティブインターフェースにより、既存のフィーチャーの検索・発見、フィーチャーグループの作成・変更、定義やスキーマの確認、データ取り込み状況の監視を、APIコールを書かずに行えるようになりました。
同じIAMロールを共有している場合、他の場所で作成されたフィーチャーもSageMaker Unified Studioにすぐに表示され、ML開発ライフサイクル全体でシームレスなワークフローが確保されます。

SageMaker Unified Studioでのフィーチャーの作成・管理のインタラクティブインターフェースの使用方法について詳しくは、Amazon SageMaker Unified Studioユーザーガイドをご覧ください。

• AWS Identity and Access Management
• Amazon SageMaker Feature Store
• Amazon SageMaker Unified Studio

• AWS Identity and Access Management（IAM）は、AWSリソースへのアクセスを安全に管理するためのサービスです。ユーザー、グループ、ロールを作成し、それぞれにどのAWSリソースにアクセスできるかの権限を細かく設定できます。本記事では、IAMロールを共有することで、異なる場所で作成されたフィーチャーをSageMaker Unified Studioで自動的に確認できる仕組みに活用されています。
• Amazon SageMaker Feature Storeは、機械学習モデルで使用するフィーチャー（特徴量）を保存、共有、管理するためのフルマネージドサービスです。フィーチャーとはMLモデルの入力データのことで、例えばユーザーの年齢や購買履歴などです。Feature Storeを使うことで、チーム間でフィーチャーを再利用でき、トレーニングと推論で一貫したデータを使用することができます。
• Amazon SageMaker Unified Studioは、データサイエンティストやMLエンジニアなどが機械学習の開発ライフサイクル全体を単一の統合環境で管理できるサービスです。データの準備、モデルの構築、トレーニング、デプロイなどの作業を一つの場所で行うことができ、チーム間のコラボレーションを促進します。

• https://docs.aws.amazon.com/sagemaker-unified-studio/latest/userguide/feature-store.html