【レポート】20分でざっと把握するAWS機械学習サービス #AWSSummit

はじめに

清水です。千葉は幕張メッセで行われていますAWS Summit Tokyo 2019、Expo内のスポンサーシアターで行われていたミニセッション「20分でざっと把握するAWS機械学習サービス」についてレポートします。

スピーカーはアマゾンウェブサービスジャパン株式会社 パートナー技術本部 パートナーソリューションアーキテクト 笹木幸一郎さんです。

レポート

本セッションのゴール

• AWSで利用できる機械学習サービスにどのようなものがあるかざっくり把握する
• 3つのサービススタック
• AI/人工知能
• 深いスキルを必要とせず、APIでアプリケーションに組み込める
• ML/機械学習
• モデルを開発、学習、デプロイできる
• MLフレームワーク＆インフラストラクチャ
• インフラとして利用できる
• AIサービスやMLサービスを解説するセッション

AIサービス

• 視覚
• Amazon Rekognition Image/Video
• 画像や動画から物体、シーンやアクティビティの検出
• 顔認識、顔分析
• 不適切コンテンツの検出
• 有名人の認識
• Amazon Textract
• ドキュメントからテキストやデータを抽出
• PDFファイルを読み込んで、テーブルとして認識
• OCR、フォーム抽出、テーブル抽出
• PDF/PNG/JPEGサポート
• 英語のアルファベットとASCIIラテン文字
• 音声
• Amazon Polly
• テキストを音声に
• 音声の速さ、高さ、大きさを調整可能
• 日本語 発話も可能
• Amazon Transcribe
• 音声をテキストに
• 自然言語
• Amazon Translate
• 言語間のリアルタイム翻訳
• Amazon Comprehend
• 自然言語処理
• キーフレーズ抽出、テキストの感情分析（ネガティブ、ニュートラル、ポジティブなど）、構文解析（名刺、形容詞などの品詞）
• チャットボット
• Amazon Lex
• 音声やテキストを使用した会話型インターフェースをアプリケーション構築できる
• 現在、言語として米国英語をサポート

• 予測

• Amazon Forecast(プレビュー)
• 時系列データを指定したドメインを元に予測
• 小売の需要予測やWebトラフィック予測、在庫予測
• レコメンデーション
• Amazon Personalize
• 2019/06/10（米国時間）、一般芸協開始
• ユーザ、アイテム、それらの相互関係のデータを元にレコメンデーション

MLサービス

• Amazon SageMaker
• データサイエンティストや開発者が迅速かつ簡単に機械学習モデルを開発、学習、デプロイできるようにする完全マネージド型サービス
• 3つの機能
• 開発
• ノートブックインスタンス
• 学習
• モデル学習、組み込みアルゴリズム
• 機械学習、深層学習フレームワークをサポート
• TensorFlow
• Apache MXNet
• Chainer
• PyTorch
• scikit-learn
• 組み込みアルゴリズム
• 画像、自然言語処理、数値・系統解析、レコメンデーション、汎用
• デプロイ
• ホスティングサービス

まとめ

• AIサービスとMLサービスの紹介
• APIで使用できるAIサービスと、Amazon SageMakerというMLサービス
• AWS Machine Learning コンピテンシー
• 日本で取得しているのはABEJAさん
• Summit期間中、AWSブースでデモ展示もやっている

感想

セッションタイトル通り、AWSの機械学習サービスが20分でざっと把握できました！個人的にはAIサービスでAmazon Rekognitionは把握していましたがそれ以外のサービスについて要所を抑えることができ、またAmazon SagaMakerについても理解が深まりました！