[ハンズオン]Amazon.comのテクノロジーをサービスに ~Amazon Personalize, Amazon Forecast~ #AWSSummit

2020.09.14

どーもsutoです。

2020年9月8日から9月30日の間でオンラインでAWS Summit Onlineが開催されています。AWS Summitでは、セルフペースハンズオンという動画と手順書を見ながら手を動かしてAWSの構築を学べるコンテンツがあります。

今回はその中の「Amazon.comのテクノロジーをサービスに ~Amazon Personalize, Amazon Forecast~」をやってみたので、所感を共有します。

動画&資料

オリジナルのハンズオン資料は以下から見れますのでご覧ください。

Amazon.comのテクノロジーをサービスに ~Amazon Personalize, Amazon Forecast~

このハンズオンで学べること

  • Personalize:
    • サンプルデータセット(映画の試聴履歴)を使ってPersonalizeで「データセットの読み込み」⇨「機械学習」⇨「推論モデルのデプロイ」という具合で操作手順を体験できる
  • Forecast:
    • サンプルデータセット(消費電力データ)を使ってForecastで「データセットの読み込み」⇨「機械学習」⇨「予測エンドポイント 作成」という具合で操作手順を体験できる
  • 機械学習環境を構築する知識がなくても、データを用意するだけで機械学習の推論・予測の結果を得ることができるようになる

ハンズオン内容

  • Personalize、Forecastどちらも大まかなハンズオンの流れは以下となります。
    • ハンズオン用のS3バケット、IAMロールの作成(既存のものを使ってもOK)
    • サンプルデータをS3に保存
    • データインポートのためのデータセットを設定し、取り込みを開始(十数分待つ)
    • データの学習を開始(30〜40分ほど待つ)
    • 結果を得る

Forecast

Personalize

かなりあっさりした紹介ですが、ホントにこれくらいしか語ることがないくらい難しいところはないです。基本的にハンズオン資料に沿って進めるだけで一連のサービスの操作が完了できるため、他のサービスのハンズオンと比べても難易度は低い印象です。

所感

PersonalizeとForecastのハンズオンを並行して進めるかたちで学習してみたのですが、どちらも手順は長くなく簡単に終えられました。(むしろ待ち時間のほうが長くなる感じでした)コンソール画面でマウスポチポチで機械学習を行い結果を得られることは、機械学習を体験できなかったユーザにはとても敷居が低くなって良いことだと思います。選べるアルゴリズムの種類も多くないので、複数の試行でサービスの性能を知ることができますし、その辺をもっとカスタマイズしたくなったらSagemakerに移って本格的に機械学習を学べば良いですね。

ただ、機械学習サービスを利用する上で前提として重要なことは「学習のために用意するデータの作り込み」にあります。「カラム内のパラメータが空白だらけ」「データの母数が少ない」「カテゴリ数は不十分」など読み込むデータが良くないことには良い結果は得られません。ですので、データベースの管理やデータ前処理の知識を習得してデータセットを作り込んでサービスを利用するのがベターです。

PersonalizeやForecastは気軽に機械学習の結果を取得できるので、ビジネス価値を生むための指標の1つとして活用していただければと思います。