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こんにちは、Mr.Moです。 2019年 6月 12日(水) 〜 14日(金) 幕張メッセにてAWSに関する情報交換やコラボレーション、学習を行うことができる日本最大級のカンファレンス AWS Summit Tokyo 2019が開催されています。
本記事では、AWSで機械学習を行う際の入門的なセッション『【初級】AWS の機械学習サービス入門』についてレポートしたいと思います。
セッション概要
Amazon では過去20年以上にわたって機械学習に投資をしてきました。そのなかで培われてきた技術や経験をもとに、AWS は様々な機械学習サービスを開発しています。本セッションでは、AWSの機械学習サービスを導入しようと検討されている方に向けて、AWSにおける機械学習の考え方、機械学習の導入に必要な準備、機械学習の各サービスの特徴について、具体例を交えつつ紹介します。
スピーカー
アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社 技術統括本部 ソリューションアーキテクト
鮫島 正樹
セッションレポート
機械学習とは
データにもどづいて分類や予測などを行うための技術。 予測に関しては数値を予測していく。 例えば犬の画像があった場合それを自動で判別してカテゴライズしたり。
機械学習の応用
ビジネスにどう応用していくのか。 商品のレコメンド、チャットボット応答内容を推定してメッセージを送る、製品の異常検知や医療診断の推定に応用したり。 上記によって顧客体験の向上が見込まれたり、新たなサービスの創出が考えられる。
機械学習におけるハードル
機械学習のアルゴリズムの実装、数学や統計など難易度の高い知識が必要。 機械学習を使う上でシステム周りの構築も必要。
機械学習に対するAWSのミッション
「Amazonにおける機械学習の経験をすべての開発社に届けること」をコンセプトにしている。 機械学習をやるにあたりAWSが選ばれる理由には200以上の幅広いサービスの提供、機械学習の困難な部分を既にクリアしている状態で提供、主要なフレームワーク(Tensorflowなど)をサポートしていることなどが上げられる。 AWSであれば機械学習に最適化された環境を利用することができる。
AWSの機械学習サービス
大きく下記の３つのレイヤー
- AI サービス(機械学習の深い知識が無くても利用できる、10種類の様々なサービスを提供)
- ML サービス(いわゆる機械学習の作業に適したサービス)
- MLフレームワーク＆インフラストラクチャ
機械学習の次のステップ
機械学習を始めてビジネスにつなげるまでをいかに作るかがポイント
機械学習をどのように回すかが非常に重要で下記を意識する。
注意しないといけないのはビジネス課題を考えることからスタートするようにする、いきなり機械学習をやらない。
機械学習とデータは切っても切れない存在、データの管理は非常に重要。
AWSを使えばデータを保存できかつ高い耐久性を誇るサービス(Amazon S3)もあり、セキュリティも強固。
機械学習をやっていくあたり組織作りも非常に重要。
その際には実際の事例から学ぶ必要があり、そういった事例は公開・紹介がされている。
まとめ
AWSの機械学習サービスはドキュメント(利用手順など)も整備されており、非常にスムーズに始めることができそうです。 また、AWS DeepRacerといった実際に動くものを体験しながら機械学習を学べるサービスもあるので是非試してみてはいかがでしょうか。
ちなみに、AWSでは機械学習の資格やトレーニングも用意されているので、これらも活用すると学習がさらに捗りそうです。
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