しかしクラウドの進化によって、この障壁が崩れつつある。AWSとAzureはそれぞれ2018年に、機械学習モデルの開発支援サービスに対して、モデルの自動チューニング機能を追加。機械学習の高度な専門スキルがなくても、モデルの精度を高めやすくした。

　そのサービスが「Amazon SageMaker」と「Azure Machine Learning service」である。今回はこの二つのサービスを取り上げる。

　どちらも、モデルの自動チューニング機能だけでなく、アルゴリズムのコード作成やトレーニング（学習）、推論実行などの機能を提供する。カスタムの機械学習モデルを開発するうえで、利用する価値が大きい。

　記事では二つのサービスについてそれぞれ、機能と料金を解説し、カスタムの機械学習モデルの開発を通じて自動チューニング機能を試す。なおAmazon SageMakerで題材とするモデルのほうが複雑で精度が上がりにくいことを、ここで断っておく。

　AWS、Azureのユーザーにとっては、カスタムの機械学習モデルを容易に開発できる環境が整っている。そのことを記事で確かめてほしい。