Amazon SageMaker の紹介 + デモ

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福成毅

Amazon SageMakerの紹介 + デモ〜機械学習初心者でも動かせました〜


福成毅(@Fukunari_T)

• 新潟県十日町市出身

• レコチョク事業システム部アプリケーション開発G– 新卒2年目

– iOS・macOSアプリの開発(2016/11 〜 2017/10)

– dミュージック月額コースシステム担当(2017/11 〜)

• AWS初心者

• re:Inventをきっかけに機械学習に興味を抱くようになり、色々と調べてみました (超初心者)

自己紹介


• 人工知能の領域の一つ

– 人間の知能の一部(計算する・予測する・識別する・分類する)を機械で実現する

機械学習

人工知能機械学習


• 大量の過去のデータから反復的に学習し、そこに潜むパターン（特徴）を見つけ出したり、未来予測したりする

機械学習


• 学習データを例題(先生からの助言)とみなして正解を与えておく

教師あり学習

ネコ

イヌ

イヌ

ネコ

ネコ

？

学習データ群

学習モデルイヌゥゥゥ！！！

予測データ


• 学習データに予め正解を与えずに分類・傾向を導き出す

教師なし学習

学習データ群

学習モデル


• ニューラルネットワーク

– 脳内の神経細胞(ニューロンの働きを模した計算アルゴリズム

• ディープラーニング

– ニューラルネットワークを多層化

ニューラルネットワーク・ディープラーニング

人工知能機械学習ニューラルネットワークディープラーニング


機械学習が簡単に扱える時代に


• 教師あり学習に対応(二項分類・多項分類・回帰分析)

• 基本的にGUIでポチポチ(お手軽！)

• S3にあるCSVファイルを取り込んで学習を行う

• チューニング

• 訓練済みのモデルに対してバッチ予測とリアルタイム予測が可能

Amazon Machine Learning


• 環境構築からエンドポイントの提供までをクラウドで(お手軽！)

• 外部のフレームワークも使える

• Jupyter Notebookで操作

• 教師なし学習にも対応

– 今までだとAWS Deep Learning AMIを用いてEC2を立てその中にPythonでごにょごにょ

• 学習データはCSV以外にも対応

Amazon SageMaker


k-平均法を用いた手書き文字の分類(教師なし学習)

デモ


• S3にバケットを予め用意


• Amazon SageMaker -> Dashboard -> ノートブックインスタンス作成


• インスタンスの設定


• 作成したNotebookを開く


• sample-notebooksをクリック


• /sample-notebooks/sagemaker-python-sdk/1P_kmeans_highlevel/kmeans_mnist.ipynb


• 入力するデータ群を格納するバケット名を入力して実行


• 実行結果

出典:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/


• 教師あり学習(雨が降るか降らないか)であればAmazon Machine Learningで十分

• 教師なし学習(画像分類や法則性の発見)ならAmazon SageMaker

• Amazon Machine Learnigのお手軽感を残しつつ、自由にカスタマイズ可能(できることがぐっと増えている！)

• 手軽に便利になったけどやっぱり理論や数学の知識は欠かせない

まとめ

Amazon SageMaker の紹介 + デモ

Technology

Transcript of Amazon SageMaker の紹介 + デモ