re:Invent 2020でAI系のセッションをざっくりまとめてみた。 #reinvent

せーのでございます。

いよいよ本日、2020/12/01よりre:Invent 2020が開催されます！

今年は全セッションがオンラインということもあり、好きなセッションをうまく検索することがより重要だったりします。

毎年現地参加をさせてもらっている私も今年はおうちからの参加となりました。
今年はずっと機械学習に関する仕事をしているので、re:Inventも今年はAI系のセッションに絞ってみたいと思っています。

そこで、今年のre:InventからAI系に関わるセッションに関してAWSからおすすめのセッションが出ましたので、そちらと私が個人的に気になっているセッションをあわせてご紹介します（日時は日本時刻です）。

Keynote

今年はキーノートが5つあります。今年はなんと初めて機械学習に関するキーノートも発表されています。

日時: 2020/12/09 0:45 - 3:00
再配信: 12/09 9:00-11:00 / 17:00-19:00

概要: 機械学習担当の副社長であるSwami Sivasubramanian氏の基調講演です。
やはり気になるのはこの一文。

Hear how AWS is freeing builders to innovate on machine learning with the latest developments in AWS machine learning, demos of new technology, and insights from customers.

AWSの機械学習の最新動向、新技術のデモ、顧客からの洞察をもとに、AWSがどのように構築者を解放して機械学習に革新をもたらしているのかが聞けます。

でましたね、「新技術」というワード。これは否が応でも期待してしまいます。
これまでもキーノートでは今まで新サービスや新機能の発表が恒例で、クラメソでもキーノートをリアルタイムで聞いて速報を打つ、実際にやってみるなどリアルタイムでお伝えしてきました。今年は初めて機械学習くくりのキーノートがあるということで、面白いサービスが発表されるんじゃないでしょうか。

Session

次にセッション系です。まずは初心者向けから。

From POC to production: Strategies for achieving machine learning at scale

日時: 2020/12/03 1:15 - 1:45
再配信: 12/03 9:15-9:45 / 17:15-17:45

概要: PoC、いわゆる実験、検証レベルで成功した機械学習のモデルをどうやって本番環境レベルまでスケールさせるか、という課題に対するベストプラクティスを話します。

Discovering insights from customer surveys at McDonald’s

日時: 2020/12/02 7:15 - 7:45
再配信: 12/02 15:15-15:45 / 22:15-22:45

概要: マクドナルドの事例セッションになります。膨大な顧客調査からAmazon Comprehendを使って感情分析を行いビジネスに生かす方法を語ります。

Get rolling with machine learning on AWS DeepRacer

日時: 2020/12/03 4:15 - 4:45
再配信: 12/03 12:15-12:45 / 20:15-20:45

概要: DeepRacerを使って強化学習の基礎を学ぶハンズオンセッションです。ここで作ったモデルはそのままDeepRacerリーグにエントリーできるそうですよ！

Getting started with generative AI with AWS DeepComposer

日時: 2020/12/18 4:45 - 5:15
再配信: 12/18 12:45-13:15 / 20:45-21:15

概要: DeepComposerの基礎セッションです。ここではDeepComposerを元にしてGANや自己回帰モデルなどの「Generative AI」と呼ばれるものが学べます。

次にユースケースです。

Intelligent document processing for the insurance industry

日時: 2020/12/16 3:00 - 3:30
再配信: 12/16 11:00-11:30 / 19:00-19:30

概要: Anthemという保険会社のユースケースです。この会社ではAmazon TextractとAmazon Augmented AIを使ってスキャン画像からのキーワード抽出、保険請求の処理などを行っています。この方法を4つのステップに分けて紹介するセッションです。

Deliver viewing experiences for super fans with Amazon Personalize

日時: 2020/12/10 12:30 - 1:00
再配信: 12/10 8:30-9:00 / 16:30-17:00

概要: メディア、エンタメ業界におけるAmazon Personalizeの事例セッションです。動画の視聴数や購買数増加に寄与しているAmazon Personalizeの学習モデルの紹介と、それを使ったレコメンデーションエンジンの構築、Webサイトへの導入方法などが紹介されます。

Using Amazon Transcribe to make content searchable and accessible

日時: 2020/12/10 12:30 - 1:00
再配信: 12/10 8:30-9:00 / 16:30-17:00

概要: NASCARというアメリカのモータースポーツ団体のAmazon Transcribeにおける事例セッションです。Amazon Transcribeを使ってビデオやポッドキャストに自動で字幕をつけ、さらにそれをメタデータとして活用しながら検索などの機能に活用する方法、またAmazon Augmented AIを使って自動でつけた字幕を修正するhuman-in-the-loop(人とAIの協調のこと)についてご紹介します。

How the NFL builds computer vision training datasets at scale

日時: 2020/12/3 2:45 - 3:15
再配信: 12/3 10:45-11:15 / 18:45-19:15

概要: Amazon SageMaker Ground Truthを使ったデータセットの作り方をNFLの事例から学びます。効率的なビデオラベリングジョブの作り方、ラベルの品質管理や問題のあるラベルの見つけ方などを通して、どうやって22人の選手を追跡しているかを紹介します。

Using AI to automate clinical workflows

日時: 2020/12/10 7:15 -7:45
再配信: 12/3 15:15-15:45 / 23:15-23:45

概要: 医療系の事例セッションです。Amazon Textract、Amazon Comprehend、Amazon Comprehend Medical、Amazon Transcribe Medical、Amazon Kendraなどのサービスを使って、臨床ワークフローの自動化、医療情報のデジタル化、医療情報の抽出と要約、患者データの保護などを実現する方法をご紹介します。

Catch more potential online fraud faster with Amazon Fraud Detector

日時: 2020/12/18 7:15 -7:45
再配信: 12/18 15:15-15:45 / 23:15-23:45

概要: Amazon Fraud Detectorを使った不正検知についてのセッションです。Amazon Fraud Detectorを使ったオンライン詐欺の撲滅戦略について語ります。

Secure and compliant machine learning for regulated industries

日時: 2020/12/4 3:15 -3:45
再配信: 12/4 11:15-11:45 / 19:15-19:45

概要: Amazon SageMakerの使用方法についての事例セッションです。いかにAmazon SageMakerをセキュアな環境に構築するか、また数々の事例アーキテクチャより使われやすい環境の再現性がある構築方法をご紹介します。

続きましてAIとDevOpsの連携についてもこんなセッションが。

Find your most expensive lines of code with Amazon CodeGuru

日時: 2020/12/9 3:30 -4:00
再配信: 12/9 11:30-12:00 / 19:30-20:00

概要: Amazon CodeGuruを使って迅速で正確なコードレビューを可能にする方法についてご紹介します。

そしてちょっと上級編のアドバンスセッションです。

Get started with Amazon SageMaker in minutes

日時: 2020/12/9 3:45 -4:15
再配信: 12/9 11:45-12:15 / 19:45-20:15

概要: Amazon SageMakerの入門セッションです。このセッションではAmazon SageMakerの中でも比較的すぐに取り組める、予測メンテナンス、解約予測、信用リスクなどの「ソリューション」についてご紹介します。

How to use fully managed Jupyter notebooks in Amazon SageMaker

日時: 2020/12/2 4:15 -4:45
再配信: 12/2 12:15-12:45 / 20:15-20:45

概要: 最近東京を含む全リージョンで使えるようになった「Amazon SageMaker Studio」のセッションです。Amazon SageMaker Studioを使ってどのようにjupyter notebookを作成して、どうやってモデルを作っていくのか。デモを交えてご紹介します。

Train large models with billions of parameters in TensorFlow 2.0

日時: 2020/12/9 6:45 -7:15
再配信: 12/9 14:45-15:15 / 22:45-23:15

概要: Amazon SageMakerとTensorFlow 2.0を使ったモデルの並列化についてのセッションです。大規模なデータセットを学習させる時、一台のGPUだとメモリ切れを起こしてしまう可能性があります。そんな時このAmazon SageMakerとTensorFlow 2.0を使ってGPUデバイスを分散させて学習する方法をご紹介します。

COVID-19: Identity verification & work safety with Amazon Rekognition

日時: 2020/12/3 3:30 -4:00
再配信: 12/3 11:30-12:00 / 19:30-20:00

概要: タイムリーなコロナ関連のセッションです。このセッションではAmazon Rekognitionを使ってオンラインの本人確認、職場の安全性コンプライアンスで事業活動を継続する方法を金融業の顧客確認、教育機関での遠隔テストにおける本人確認する方法などの事例から学びます。

Scaling MLOps on Kubernetes with Amazon SageMaker Operators

日時: 2020/12/16 6:45 -7:15
再配信: 12/16 14:45-15:15 / 22:45-23:15

概要: Amazon SageMaker Operators for KubernetesをつかったKubernetes上で機械学習を回す方法のセッションです。オートスケーリングポリシーを用いて安全で高可用性のエンドポイントを設定する方法についてもご紹介します。

Detect machine learning (ML) model drift in production

日時: 2020/12/18 6:30 -7:00
再配信: 12/18 14:30-15:00 / 22:30-23:00

概要: Amazon SageMaker Model Monitorを使ったドリフトの検出方法についてのセッションです。ドリフト、というのは機械学習のモデルを運用する時、最初はきれいに予測できていたのに、日時が過ぎいていくとだんだん精度が悪くなることを言います。Amazon SageMaker Model Monitorを使ってその原因を検出して修復する方法を学びます。

Interpretability and Explainability in Machine Learning

日時: 2020/12/11 2:15 - 2:45
再配信: 12/11 10:15-10:45 / 18:15-18:45

概要: 昨今の機械学習で話題となっているInterpretability(解釈可能性)とExplainability(説明可能性)についてのセッションです。簡単に言うと「このデータに対してこのモデルはどうしてこの推論結果を出したのか人間が説明できる」ようにするためにSageMakerを使ってみよう、ということです。学習モデルはブラックボックスになることが多く、その根拠を理解することは機械学習を運用する上で重要なテーマです。

せーののおすすめ

以上、機械学習系のキーノート、セッションについてかいつまんでご紹介しました。

このうちせーののおすすめとしてはこちらになります。

• Keynote: マストです！最新の事情をここで押さえておきましょう。
• Getting started with generative AI with AWS DeepComposer: これからはGANの時代になると思います。ここ理解しとくのは重要です！
• Get started with Amazon SageMaker in minutes: AWSを使って機械学習をする時にSageMakerの知識は外せません。
• Deliver viewing experiences for super fans with Amazon Personalize: 一番手軽で一番応用が効くサービスに見えます。この使い方を覚えておくと便利になりそうです。
• COVID-19: Identity verification & work safety with Amazon Rekognition: RekognitionとIoTの組み合わせは今後増えると思います。手持ちのWebカメラに人物認識の機能を簡単に加える方法を今のうちに覚えておきましょう。
• Interpretability and Explainability in Machine Learning: ちょっと上級者向けではありますが、所謂「説明のできるAI」と呼ばれる仕組みはこれから業務でAIを使う時により必要になってくると思います。知識として聞いておくと損はないかと思います。

まとめ

以上、機械学習におけるre:Inventセッションをご紹介しました。

ちなみにクラメソは今年もre:Inventを大特集しております。

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