[レポート] 第1回 Amazon SageMaker 事例祭りに参加してきました(前半) #SageMaker #reinvent アップデート情報復習

Mr.Mo

2019.01.15

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こんにちは、Mr.Moです。

本日は代休をいただきついでに、気になっていたコチラのセミナーにも参加してきました。せっかくなので簡単にレポートにまとめたいと思います。

ちなみに後半は下記です。

[レポート] 第1回 Amazon SageMaker 事例祭りに参加してきました(後半) #SageMaker 各社事例紹介

セミナー概要

Amazon SageMaker は、データサイエンティストやエンジニアが機械学習を行う上での効率を改善し、機械学習にとって重要なイテレーションの負荷を低減しています。 2018年5月より、東京リージョンでサービス提供が開始され、日本のお客様による検討、導入が進んでいます。本セミナーでは、当該サービスの最新情報や技術情報、活用事例を提供するとともに、実際に導入頂いたお客様による「体験談」をお話しいただきます。

日時	2019 年 1 月 15 日（火）開場： 13:15 開演： 13:45 ～17:30
開催場所	アマゾン新目黒オフィス目黒セントラルスクエア21F 021 〒141-0021 　東京都品川区上大崎3-1-1
アジェンダ	13:45~14:30 Amazon SageMakerとは何か（45分） 14:30~15:15 Amazon SageMaker re:Inventアップデート（45分） 15:15~15:45 休憩（30分） 15:45~17:00 Amazon SageMaker 事例発表（各社様 20分程度） 17:00~17:15 Q&A

Amazon SageMakerとは

定期的に開催されている下記のセミナーでAmazon SageMakerに関する詳しい情報が聞けますので本記事では割愛いたします。

https://pages.awscloud.com/AmazonSageMaker20181204-jp.html

Amazon SageMaker re:Inventアップデート

大きく下記の点でお話いただきました。

データ準備
開発
学習
モデル変換
推論

データ準備

Amazon SageMaker Ground Truth

学習用のデータはラベル（例えば犬の画像、猫の画像かわかるような付加情報）などの情報を付けて用意する必要がある。本来データへのラベル付けは人が手で行うが(アノテーション作業)、その作業をサポートする新機能。専用のツールが用意されており、そのツールを使うことでラベル付け作業時に支援を受けられる。また、自動ラベリング機能もある。例えば、大規模なデータだと全てを手作業でアノテーション作業することが困難になってくるのでそういった場合に使用することが考えられる。ただし事前に人によってラベリングされたデータが一定量必要であり、そのデータを参考に自動ラベリングは行われる。

開発

Git Integration

元からSageMakerでGitを使えてはいたが、より簡単にGitが使えるようUpdateされた。 Gitとの連携を簡単にできるよう、GUIでの設定画面も用意されている。

New Built-in-Algorithm

新たに下記３種類のアルゴリズムが追加された。ビルトインアルゴリズムは現在、合計で１７種類。

Object2Vec
IP Insights
Semantic Segmentation

ML in AWS Marketplace

AWS Marketplaceに機械学習のカテゴリーが新たに追加された。提供形態は「アルゴリズム」と「モデル」の２種類。利用用途としては、「アルゴリズム」の方は、自分が持っているデータをトレーニングしたい際に利用し、独自のモデル作りに活用できる。「モデル」の方は既に学習済みのモデルであるため、誰でもすぐにAWS Marketplaceにあるモデルを使って推論を行うということが可能になる。

学習

強化学習/AWS DeepRacer(プレビュー)

SageMaker上で強化学習を利用する際のサポート。SageMakerから強化学習用のシュミレータとライブラリを利用可能に。また、強化学習を利用する実践の場としてDeepRacerというサービスも発表された。実態はAWS SageMakerとAWS RoboMakerを組み合わせたサービスになっている。このサービスにより強化学習を楽しみながら体験・勉強することが可能。