AWS re:Invent 2018 機械学習関連セッションのプレゼン資料・動画一覧 #reinvent

(2018/12/1更新) 以下のセッションのプレゼン資料・動画を追加しました。
AIM202,AIM206,
AIM303,AIM304,AIM307,AIM314,AIM358,AIM365,AIM396,
AIM401,AIM403,AIM410,AIM411,AIM414,AIM420,AIM421,AIM422,AIM428,AIM429,AIM432,
ALX301,ALX302,ALX303,ALX306

ADT201-L - Leadership Session: Digital Advertising - Customer Learning & the Road Ahead

このセッションでは、デジタル広告での経験豊富な指導者たちは、技術革新と画期的な技術を駆使した広告市場の急速な進化と洗練への対応方法を学びます。当社の顧客は、彼らがクラウドで活用し、それらがどのように空間内のAIの導入として変化するメディアの風景がもっと普及見てきた実際のアプリケーションを共有しています。既存および今後の進歩とそれらがどのように今後数年間でデジタル変換に影響を与えるについて学びます。あなたの技術スタックにこれらの教訓を適用することができます方法についてのアイデアを離れて来ます。

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ADT202 - Use Amazon Rekognition to Power Video Creative Asset Production

このセッションでは、彼らは創造的な資産の生産のためのデータ駆動型の意思決定システムに電力を供給するアマゾンRekognition深い学習ベースの画像およびビデオ解析を活用する方法について、AWSの顧客から話を聞きます。この顧客は、実用的な洞察を発見するために、パフォーマンスデータと組み合わせアマゾンRekognitionが提供する生データを活用することができた方法を学びます。ソリューションのデモを参照してください、そして、メディアにも広告、具体的な使用例について聞きます。顧客の彼らのアーキテクチャを実装経験、課題、そして道に沿って楽しい驚きから学びます。

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https://www.slideshare.net/AmazonWebServices/use-amazon-rekognition-to-power-video-creative-asset-production-adt202-aws-reinvent-2018

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ADT302 - Democratize Data Preparation for Analytics & Machine Learning: A Hands-On Lab

機械学習(ML)の結果は彼らだけが上に構築されているデータと同じくらい良いです。 MLのためのデータを準備する時間がかかり、面倒です。分析のために、「論争のデータは、」プロジェクトの努力の80%以上を消費することができます。チームは重要-作成する製品、サービス、および組織の効率を向上させる正確な予測を仕事に集中できるようにTrifactaは、AWS上で実行されているに基づいてML論争アシスタントは、MLのアプリケーションを効率化します。このラボでは、我々は、2つのデータ準備のユースケースの一つをカバーしています。マーケティング分析は、クリックストリーム半構造化ログファイルに結合し、リレーショナルテーブルにeコマーストランザクションを清掃して変換することによって、ウェブ広告を分析します。クロスセルAnalyticsは、探究の構造、標準化、および顧客の単一の一貫したビューを作成するために、複数の種類のファイル(CSV、JSON、エクセル)を組み合わせました。最終的な出力は、カテゴリの特徴であり、MLモデリングを実行するためにアマゾンSageMakerに必要なデータ・セットを、訓練、テスト、および検証する属性。

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AIM202-L - Leadership Session: Machine Learning

Amazonは、パーソナライゼーションおよび推奨エンジンからのフルフィルメントセンターではロボットに、AIで長い歴史を持っています。アマゾンゴー、アマゾンアレクサ、とAmazonプライム空気も例です。このセッションでは、AWSから最新の機械学習サービスについての詳細を学び、そして革新的なAIのためのAWSと提携している顧客から話を聞きます。

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AIM203-S - Patient-Focused Data Science: Machine Learning for Complex Diseases

アマゾンの機械学習(ML)サービスは、彼らが生き残り、繁栄するために必要な洞察力を見つけるために、医療機関を有効にする方法について知りたいですか?武田研究者が建設され、シミュレートし、全体的な疾病負担を定量化し、潜在的なリスクを識別するために、AWS上で実行されているデロイトConvergeHEALTHを使用して深い学習モデルを含め、自分の疾患特異的MLモデルを訓練し方法を学ぶためにご参加ください。このセッションでは、AWSパートナー、デロイトコンサルティングLLPによってもたらされます。

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単一のデバイスは、イベントの数千人を毎秒を生成することができます。伝統的な実装では、すべてのデータは、機械学習(ML)モデルによってバックスコアリングのためにサーバまたはゲートウェイに送信されます。このデータは、データ科学者によって後で使用するためのデータリポジトリに格納されています。このセッションでは、我々は、Amazon SageMakerを活用する時系列データを扱うためのデータ科学技術を探ります。また、直接エッジデバイス上またはプロジェクトFLOGO、オープンソースのイベント駆動型のフレームワークを使用してAWSラムダに深い学習フレームワークを使用して、データ準備のためのストリーミングパイプライン、およびモデルの推論と決定論的ルールを使用してモデリングアプリケーションを見てください。このセッションでは、AWSパートナー、TIBCO Software社によってもたらされます

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AIM205 - New AI/ML Solutions with AWS DeepLens & Amazon SageMaker with ConocoPhillips

コノコフィリップスは、マシンビジョンと機械学習の組み合わせを模索しています。概念の4つの証明はAWS DeepLens、アマゾンSageMaker、アマゾンS3、およびより多くのを使用して開発されました。これらのプロジェクトは、上流の現場作業に関連するセキュリティ、安全性、およびインベントリに取り組みます。このセッションでは、我々は我々の成功、課題、教訓を説明します。また、今後の製品改良のために私たちのアイデアを共有しています。

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AIM206-R20 - [NEW LAUNCH!] [REPEAT 20] AWS DeepRacer Workshops –a new, fun way to learn reinforcement learning

新発売のAWS DeepRacerで没入感のために、キーボードの後ろに取得します。このワークショップでは、強化学習と実地体験を取得します。事前機械学習の経験を持つ開発者は、新しいスキルを学び、楽しくてエキサイティングな方法で彼らの知識を適用します。あなたはあなたがグランドガーデンアリーナでMGMスピードウェイイベントで試すことができる機械学習モデルを構築し、電車ますピットクルーに参加します!あなたのラップトップを持参し、あなたのエンジンを起動してください、レースがオンになっています!

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AIM207-S - Faster, Better, Cheaper: AI Apps in One-Tenth the Time and Cost

このセッションでは、AWS上のC3プラットフォームが構築されている方法を学び、なぜそれがエンタープライズ規模のAIアプリケーションの開発を加速します。米空軍、エネル、およびグローバルな製造リーダーのような顧客は急速に集約、統一連合、およびセンサネットワークと、企業のITシステムからのデータを正規化し、ロックを解除するために、このデータに対してML / AIアルゴリズムを適用するためにAWS上でC3を使用しているかを聞きます重要な経済的価値。供給ネットワークの最適化から、詐欺やマネーロンダリングを識別することに失敗し、その資産の予測に、複雑なビジネス上の課題を解決しているグローバルな組織から話を聞きます。このセッションでは、AWSパートナー、C3によってもたらされます。

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AIM208-S - Accelerating Enterprise-Scale AI Application Development

このセッションでは、AWS上のC3プラットフォームは、最新のAIアプリケーションの開発を加速するために設計されている方法を学びます。顧客やパートナーは、複雑なAI / MLアプリケーションを構築する際に10~100倍の生産性の向上を実現するためにC3型システムのデータ・オブジェクト中心の抽象化レイヤーを使用しているかを聞きます。また、どのようにグローバルな組織が供給ネットワークの最適化から、詐欺やマネーロンダリングを識別することに、資産の故障を予測する、複雑なビジネス上の課題を解決するためにAWS上でC3を使用している聞きます。このプレゼンテーションでは、AWSパートナー、C3によってもたらされます。

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AIM301-R1 - [REPEAT 1] Deep Learning for Developers: An Introduction, Featuring Samsung SDS

人工知能(AI)が急速に進化している、と進歩の多くは、深い学習、人間の脳の内部の仕組みに触発機械学習技術によって駆動されます。このセッションでは、深い学習とは何かを学び、あなたの顧客やビジネスのための新しいエキサイティングな機能のロックを解除するために、あなたのアプリケーションでそれを使用する方法。また、それは、Apache MXNet、オープンソースの深い学習フレームワークを使用して心臓の不整脈検出のための深い学習モデルを開発する方法についてはサムスンSDSから聞きます。セッションの終わりまでに、あなたはあなたのアプリケーションで深い学習を活用する方法を理解し、それを始めます。

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AIM302 - Machine Learning at the Edge

ビデオベースのツールは、そのようなAIのための車載ユースケースとして、コンピュータビジョンの進歩を有効にしています。しかし、クラウドに処理されるように、このデータを送信することができるとは限りません。このセッションでは、何も接続がない場合でも、あなたがエッジに迅速にデータを処理することが可能、アマゾンSageMakerを使用して機械学習モデルを訓練し、AWSグリーングラスを使用してエッジデバイスにデプロイする方法を学びます。

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AIM303-R2 - [REPEAT 2] Create Smart and Interactive Apps with Intelligent Language Services on AWS

Amazonは、すべての開発者の手の届くところに、自然言語処理、自動音声認識、テキスト音声変換サービス、および神経の機械翻訳技術をもたらします。このセッションでは、言語とチャットボットの機能を提供し、機械学習サービスと任意のアプリケーションにインテリジェンスを追加する方法を学びます。他の人が聞くことができるアプリケーションの次の世代を定義し、構築している方法を参照してください、話す、理解し、そして私たちの周りの世界と対話します。

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AIM304 - Transform the Modern Contact Center Using Machine Learning and Analytics

チャネルでの顧客サービスの相互作用を分析することで、顧客の完全な360度のビューを提供します。すべての相互作用をキャプチャすることで、あなたはより良い問題の根本原因を特定し、最初の呼び出しの解決と顧客満足度を向上させることができます。このセッションでは、迅速に処理し、分析、顧客の会話の何千もの貴重な洞察を得るために、アマゾンの接続およびAWS機械学習サービスなどアマゾンレックス、アマゾンの議事録、とAmazon理解を統合する方法を学びます。音声とテキスト分析を使用すると、彼らはエスカレートを取得する前に、新興サービス関連の動向をピックアップしたり特定し、その開始時に潜在的な広範囲の問題に対処することができます。

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AIM307-R - [REPEAT] Deep Dive on Amazon Rekognition, ft. Tinder & News UK

アマゾンRekognitionの最新機能に深いダイビングのためにご参加ください。簡単に、手動でワークフローを自動化するために、アプリケーションにインテリジェントな画像や映像解析を追加し、創造性を高め、よりパーソナライズされた顧客体験を提供する方法を学びます。我々は微調整と、コンテンツを緩和検索可能なコンテンツライブラリを作成し、既存のアプリケーションへの二次認証を統合するなど、ユースケース、各種のためにアマゾンRekognitionを最適化するためのベストプラクティスを共有しています。

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AIM307-R1 - [REPEAT 1] Deep Dive on Amazon Rekognition, ft. Pinterest

アマゾンRekognitionの最新機能に深いダイビングのためにご参加ください。簡単に、手動でワークフローを自動化するために、アプリケーションにインテリジェントな画像や映像解析を追加し、創造性を高め、よりパーソナライズされた顧客体験を提供する方法を学びます。我々は微調整と、コンテンツを緩和検索可能なコンテンツライブラリを作成し、既存のアプリケーションへの二次認証を統合するなど、ユースケース、各種のためにアマゾンRekognitionを最適化するためのベストプラクティスを共有しています。

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AIM311 - Machine Learning and Predictive Quality Management

重質原油の精製品からは、フォーパス超音波流量計は、液体炭化水素の測定の不確かさを最小化する機能を提供しています。参加者は積極的に超音波流量計の健全性を予測するために、AWS上(ML)の予測品質管理(PQM)ソリューションを機械学習を構築するために働きます。これは、AWS Marketplaceから、KNIMEに基づいてMLデータ準備パッケージを使用して行われます。探索する参加者のための別のPQMの例は、電流プローブと異なる速度、負荷モーメント、および負荷力の下で測定された2つの相にオシロスコープで測定されたモータ電流から抽出された特徴を使用します。 MLは、積極的にモーターをそのまままたは欠陥部品を持っているかどうかを分類するために使用されます。第三のPQMの例は、オイルタンクを介して接続された一次加工および二次冷却濾過回路を有する油圧試験リグから生プロセスセンサデータを使用することを含みます。そして、彼らは積極的にクーラー条件、油圧アキュムレータの状態、内部ポンプ漏れ条件、およびバルブの状態を予測することはAWS上でMLを使用しています。

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AIM313 - Build a Babel Fish with Machine Learning Language Services

小説では、「銀河ヒッチハイク・ガイドは、」ダグラス・アダムスは、あなたの耳に固執「小さな黄色、とヒルのような」デバイスとしてバベル魚を説明しました。スタートレックでは、それは単に普遍的な言語の翻訳者として知られています。あなたはそれを呼び出す何であれ、何の疑いは別のものに任意の言語を翻訳することのできるデバイスの実用的な値ではありません。このワークショップでは、音声を認識し、テキスト(音声テキスト)に変換バベル魚のアプリを構築する方法を学び、自分の好みの言語にテキストを翻訳し、合成音声に翻訳されたテキストに変換(テキストツースピーチ)。

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AIM314 - Create a "Question and Answer" Bot with Amazon Lex and Amazon Alexa

最近の世論調査では、顧客の44%が、むしろ顧客サポートのための人間よりも、チャットボットに話すことを示しました。このワークショップでは、我々は、質問を展開し、2つのオープンソース・プロジェクト使用してボット答える方法をお見せ:。QnABotとレックス-のWeb-UIをあなたが提供するアマゾンレックス、アレクサ、とAmazon Elasticsearchサービスを使用してすぐに始めます会話チャットボットインターフェイス。あなたは、AWSラムダを使用して、このソリューションを強化し、アマゾンの接続と統合されています。」

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AIM315-R1 - [REPEAT 1] Deep Learning for Edge to Cloud

このワークショップでは、EDM音楽祭の経験の新しいタイプを提供するという課題を想定したスタートアップの役割に足を踏み入れます。あなたの目標は、祭りを高め、接続のファンの経験を開発するための機械学習(ML)を使用することです。是非、あなたが構築し、MLモデルを展開して、エッジデバイスから、それに推論を実行するとアマゾンSageMaker、AWS DeepLens、アマゾンRekognition、およびAWSラムダと実地経験を得ます。

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AIM316-R2 - [REPEAT 2] Get Started with Deep Learning and Computer Vision Using AWS DeepLens

あなたが深い学習に新しいしている場合、このワークショップはあなたのためです。 AWSのDeepLens深い学習対応のビデオカメラを使用してコンピュータビジョンのモデルを構築、配備する方法を学びます。また、機械学習アプリケーションとAmazon SageMakerを使用して最初からモデルを構築することを学びます。最後に、エンド・ツー・エンドのAIアプリケーションを構築するためにアマゾンSageMakerにそのモデルを拡張することを学びます。

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AIM321 - Improve Your Customer Experience with Machine Translation

機械翻訳大国Amazonの国際展開。あなたは、顧客満足度を高め、応答時間を削減し、より効率的な顧客サポート業務を構築するために翻訳アマゾンを活用する方法を学ぶためにサインアップしてください。たとえば、あなたはとても英語圏のエージェントが彼らの言語で顧客とのコミュニケーションができ、あるいは、あなたの知識ベースは、周りのお客様や従業員にそれがアクセスできるように複数の言語に翻訳し、リアルタイムチャットに翻訳、電子メール、およびヘルプデスクを追加することができます世界。

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AIM333 - Unsupervised Learning with Amazon SageMaker

どのようにラベル付けされていないデータと機械学習を使用していますか?アマゾンSageMakerの教師なし学習機能は、簡単にラベルなしデータを扱うことができます。このチョーク講演では、K-手段とランダムカットの森での異常検出とクラスタリングを含む、アマゾンSageMakerに組み込まれている、教師なしアルゴリズムの複雑さを議論します。

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AIM334 - Build Models for Aerial Images Using Amazon SageMaker

航空およびオーバーヘッド画像の小さな物体を検出し、高精度なモデルを構築する独自の課題があります。このチョークの話では、我々は深い空中物体検出モデルを構築し、訓練するためにアマゾンSageMakerとの畳み込みニューラルネットワーク(CNNs)を使用して飛び込みます。我々はDigitalGlobeののGBDXノートPCで動作するよう私たちは、そのようなスペースネット(Spacenet)やランドサットなどAWSのパブリックデータセットを使用して、高度なモデルを構築します。

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AIM335 - Run XGBoost with Amazon SageMaker

XGBoostは、簡単かつ強力な現実の世界のシナリオに機械学習(ML)を適用します。アマゾンSageMakerはXGBoostは内蔵しており、これはトレーニングからスケールでの生産にMLモデルの移行を可能にします。このチョークの話では、我々は、Amazon SageMakerにXGBoostを使用しての詳細を議論し、我々は、シンプルパワフル、かつスケーラブルな方法でMLモデルを訓練し、デプロイする方法をカバーしています。

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自動ビデオ転写および翻訳は、多くの言語で世界の視聴者に動画をより利用可能とアクセスできるよう手助けアクセスにあなたの従業員や顧客を可能に理解し、自分のコンテンツの恩恵を受けることができます。このチョークの話では、我々は、動画を転写多言語アプリケーションで必要な言語でそれらを翻訳し、自動化と費用対効果の高い方法で、視聴者の優先言語すべてでビデオ検索を有効にする方法について説明します。

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AIM340 - Build an Intelligent Multi-Modal User Agent with Voice and NLU

洗練されたAI機能は、私たちは私たちの日常のタスクを実行するために必要な情報源とツールの爆発回数を管理しやすくすることができます。このチョーク講演では、知的エージェントがユーザーから委任を迅速かつ効率的にタスクを完了するように設計することができる方法について説明します。このインテリジェントエージェントを構築するために、我々は、このようなクリップや強化学習などの他の技術と一緒に、このようなアマゾンポリー、アマゾンレックス、アマゾンRekognition、アマゾンシュメール、とAmazon ElastiCacheとしてAWSサービスの数を兼ね備えています。私たちは、プロジェクトのアーキテクチャ、実装、および日に行われたデモの進捗状況を話し合う聞いてきます。

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AIM341 - Build a Visual Search Engine Using Amazon SageMaker and AWS Fargate

ビジュアル検索エンジンはPinterestのような企業にだけでなく、Amazon.comや金箔などの電子商取引企業で成長の重要性を持っています。このチョークの話では、我々は、Amazon SageMakerとAWS Fargateを使用して視覚的な検索エンジンを構築する方法を示しています。

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AIM342-R1 - [REPEAT 1] Create a Serverless Searchable Media Library

企業は、メディアライブラリを増え続けるインデックスと検索にそれらがますます困難になってきました。このセッションでは、我々は画像、ビデオ、およびオーディオファイルからのメタデータの自動抽出を行うためにアマゾンRekognition、アマゾンの議事録、とAmazon理解を使って、あなたのライブラリーを維持する方法について説明します。私たちは、その後、画像タグ、有名人、そしてより多くによってフィルタリングすることができるサーバレスメディアライブラリを構築するために、このメタデータを使用する方法を示しています。

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AIM343 - Build Automated Video Social Posts for Player Records and Highlights

スポーツエンターテインメントの世界では、ライブイベントの速いペースは、それが難しいゲーム中に発生する新しいレコードとハイライトに追いつくためになります。このセッションでは、内部統計を組み合わせることができ、機械学習は新しいプレーヤーレコードが設定されている場合にログに記録する画像のプレーヤーの認識とフィード方法を学びます。アクションでプレイヤーを強調し、ソーシャルメディア上で共有するための画像を自動的に作成し、このソリューションは、プレイは、特定のアスリートのための新しいレコードであるかどうかを判断するためにプレーヤー、AWSラムダを識別するためにアマゾンRekognitionを使用する方法を参照してください、と。

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AIM347 - Detecting Financial Market Manipulation Using Machine Learning

ミシガン州とジョージア工科大学の研究者は、AWS研究イニシアティブと共同で、大容量、高速な市場データ・ストリームの金融市場操作を識別するために、新しい技術を開発しました。彼らは、金融市場操作を識別するために、データ駆動型とモデルベースの技術の組み合わせを使用しています。このセッションでは、我々は、プロセスを研究し、金融市場操作を防ぐために、膨大なデータを分析するためにアマゾンSageMakerを使用して機械学習の使用を議論します。

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AIM348 - Translating Web Content Easily with Language Services from AWS

多言語コンテンツを提供することは、サイトの所有者のための絶好の機会を表しています。英語がウェブの支配的な言語ですが、英語のネイティブスピーカーは、全オンライン聴衆のわずか26%を占めます。このチョークの話では、私たちは、あなたがテキストを音声に変換し、機械翻訳を使用してWebコンテンツにアクセスしやすくする方法を説明します。複数の言語でコンテンツの書面と音声バージョンを提供することで、あなたはより大きな国際観客のニーズを満たすことができます。

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AIM350 - Bring Your Own Apache MXNet and TensorFlow Scripts to Amazon SageMaker

アマゾンSageMakerは、お使いの機械学習モデルのために、既存のApache MXNetまたはTensorFlowスクリプトを持参することができます。このセッションでは、我々はスケールでモデルをトレーニングするための独自のスクリプトをもたらすの詳細を歩きます。我々はまた、使用および拡張性を容易にするために繰り返し実験のために地元のコンテナを使用して、詳細に入ります。

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AIM354 - Build Human-in-the-Loop Systems with AWS Lambda and Mechanical Turk

人間・イン・ザ・ループのソリューションを構築することは非常に有効であることができるが、既存のMLやビジネスプロセス・ワークフローに人間を統合することは複雑になることがあります。あなたが簡単にアマゾン機械トルコ人(メカニカルターク)などアマゾンS3、Amazonでレックス、アマゾンポリー、およびAWSラムダとアマゾンRekognitionなど、他のAWSサービスとオンデマンドの人間インテリジェンスプラットフォームを接続する方法を学びます。

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AIM358-R1 - [REPEAT 1] Human-in-the-Loop for Machine Learning

企業は機械学習(ML)の効率だけでなく、人間の判断の品質の両方の恩恵を受けることができます。 ML溶液の増加部分は、ヒト・イン・ザ・ループヒトフィードバックは、その妥当性を判断し、その結果を洗練するために役立つ、すなわち、MLアルゴリズムの出力を評価するために設けられている(HITL)。例では、タスクが純粋に機械的な解決のためにあまりにも曖昧と人間の専門家でも大規模なチームのためにあまりにも膨大であるかもしれない画像分類、です。このセッションでは、効果的に高い精度とアマゾン機械トルコ人(メカニカルターク)とのより良い結果を達成するために、あなたのMLプロジェクトにおいて、ヒト・イン・ザ・ループを組み込む方法を学びます。

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AIM365 - [NEW LAUNCH!] Introducing Amazon Personalize: Real-time Personalization and Recommendations

アマゾンパーソナライズは、企業が、このような勧告、検索結果、メールキャンペーンや通知などのパーソナライズされた経験を、提供することができますフルマネージドサービスです。これは、Amazon.comからの個人の経験20年以上にわたりもたらし、ほとんど、あるいはまったく機械学習の経験を持つ開発者の手にそれを置きます。すべてのいくつかの簡単なAPI呼び出しで - アマゾンパーソナライズを管理し、処理データ、データに基づいて、右のアルゴリズムを選択し、カスタム機械学習モデルを訓練し、展開するデータを使用してのプロセス全体を自動化するAutoMLを使用しています。私たちに参加して、あなたはリアルタイムでユーザーの好みや行動に応える魅力的な経験を構築するためにコンシェルジェを使用する方法を学びます。

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AIM385 - Build an Event Registration Kiosk Powered by Facial Recognition

イベントに登録し、入力するためにあなたのチケットを確認するために並んで待っていることは困難なプロセスです。機械学習は、イベントの登録プロセスを合理化するために顔認識を使用することで、この課題に対する解決策を提供します。これは、ラインを最小限に抑え、迅速にイベントを登録し、入力する参加者を可能にします。このセッションでは、我々は、顔認識を搭載したイベント登録キオスクを構築するサードパーティの登録サービスと統合、およびWebベースのキオスクアプリケーションを作成するためのベストプラクティスを共有しています。

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AIM390 - Machine Learning Your Eight-Year-Old Would Be Proud Of

ベボは毎週大規模なFortniteトーナメントに電力を供給するためにアマゾンSageMakerを使用する方法の例を見に来てください。伝統的なスポーツは、すべての試合のために審判、スコアキーパー、現場スタッフ、およびブロードキャスト・クルーが必要です。しかしEsportsもが本質的にデジタルです。このセッションでは、機械学習とコンピュータビジョンは、大規模で発生しEsportsもを有効にする方法を学びます。 Beboのは、すべての勝利と排除を検出することができモデルを開発し、さらにそのトーナメントプラットフォーム上で不正行為を防止する方法を学びます。

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AIM396-S - ML Best Practices: Prepare Data, Build Models, and Manage Lifecycle

このセッションでは、我々は彼らの機械学習(ML)の努力を簡素化し、拡張する強力なオープンソース技術を利用したい企業のためのベストプラクティスをカバーしています。それは、さまざまなソース間で大規模なスケールでデータを統合し、データの準備のために、Apacheのスパーク、一般的に、今日の企業で使用されるデータ処理と分析エンジンを使用する方法を学びます。私たちは、TensorFlowを使用してモデルを訓練し、私たちは、再現性の環境内の複数のユーザー間での実験の実行を追跡するためにMLflowを使用しています。私たちは、その後、生産モデルの展開を管理します。私たちは、MLflowは、既存のMLのライブラリを使用し、インクリメンタル既存のML開発プロセスに組み込むことができる方法を示しています。このセッションでは、AWSパートナー、Databricksによってもたらされます。

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AIM401-R - [REPEAT] Deep Learning Applications Using TensorFlow

TensorFlow深い学習フレームワークは、コンピュータビジョン、自然言語、音声、および翻訳を含む多様なAIアプリケーションを開発するために使用されます。このセッションでは、アマゾンSageMaker機械学習プラットフォーム内TensorFlow使用する方法を学びます。このコード・レベル・セッションもTensorFlowを使用してチュートリアルと例を含みます。

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AIM401-R1 - [REPEAT 1] Deep Learning Applications Using TensorFlow, ft. Siemens Financial Services

TensorFlow深い学習フレームワークは、コンピュータビジョン、自然言語、音声、および翻訳を含め、多様なAIアプリケーションを開発するために使用されます。このセッションでは、シーメンスファイナンシャルサービス(SFS)、投資デューデリジェンスのための機械学習モデルを開発するためにアマゾンSageMakerにTensorFlow使用する方法を提示しています。このアプリケーションは、自然言語処理に焦点を当て、それが書類から最も関連して重要な情報を抽出することによって、デューデリジェンスを加速しています。 AWSとSFSの両方がAWS上TensorFlowモデルを構築し、展開するためのベストプラクティスを共有しています。

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AIM402-R1 - [REPEAT 1] Deep Learning Applications Using PyTorch, Featuring Facebook

AmazonでSageMaker上PyTorch 1.0のサポートにより、あなたは今、生産展開に研究試作からシームレスに移行するために、完全に管理機械学習プラットフォームと組み合わせた柔軟な深い学習フレームワークを持っています。このセッションでは、新しい生成的敵対ネットワーク(GAN)のチュートリアルを使用してAmazonでSageMaker内PyTorch 1.0で開発する方法を学びます。その後、あなたはアマゾンSageMakerに独自のカスタムPyTorchモデルを訓練するために、Facebookユーザーのため6B翻訳毎日提供FAIRSeqモデリングツールキットを使用することができますどのようにFacebookのから話を聞きます。 FacebookはまたPyTorch 1.0や研究展開を加速するために導入された機能の進化について説明します。

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AIM403-R - [REPEAT] Integrate Amazon SageMaker with Apache Spark, ft. Moody's

アマゾンSageMaker、当社の完全管理機械学習プラットフォームは、事前に構築されたアルゴリズムや人気のある深い学習フレームワークが付属しています。アマゾンSageMakerはまた、あなたが簡単にあなたのスパーククラスターからモデルを訓練するために使用することができますApacheのスパークライブラリが含まれています。このコードレベルのセッションでは、我々は、Amazon SageMakerとApacheのスパークアプリケーションを統合する方法を示しています。我々はまた、スパークからトレーニングジョブを開始するスパークパイプラインでのトレーニングの仕事を統合し、より奥深く潜ります。

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AIM403-R1 - [REPEAT 1] Integrate Amazon SageMaker with Apache Spark, ft. Moody's

アマゾンSageMaker、当社の完全管理機械学習プラットフォームは、事前に構築されたアルゴリズムや人気のある深い学習フレームワークが付属しています。アマゾンSageMakerはまた、あなたが簡単にあなたのスパーククラスターからモデルを訓練するために使用することができますApacheのスパークライブラリが含まれています。このコードレベルのセッションでは、我々は、Amazon SageMakerとApacheのスパークアプリケーションを統合する方法を示しています。我々はまた、スパークからトレーニングジョブを開始するスパークパイプラインでのトレーニングの仕事を統合し、より奥深く潜ります。

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AIM404-R - [REPEAT] Build, Train, and Deploy ML Models Quickly and Easily with Amazon SageMaker, ft. 21st Century Fox

アマゾンSageMakerは、迅速かつ容易に構築するために、開発者やデータ科学者を可能にし、完全に管理プラットフォームであり、列車、および任意のスケールで機械学習モデルを展開します。アマゾンSageMakerは、このように機械学習に関連した典型的な障壁を取り除く、機械学習の力仕事を奪います。このセッションでは、プラットフォームの機能を紹介するアマゾンSageMakerのモジュールのそれぞれの技術的な詳細に深く潜るます。また、実世界の顧客事例を通じてアマゾンSageMakerの実用的な展開を議論します。

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AIM404-R1 - [REPEAT 1] Build, Train, and Deploy ML Models Quickly and Easily with Amazon SageMaker, ft. the NFL

アマゾンSageMakerは、迅速かつ容易に構築するために、開発者やデータ科学者を可能にし、完全に管理プラットフォームであり、列車、および任意のスケールで機械学習モデルを展開します。アマゾンSageMakerは、このように機械学習に関連した典型的な障壁を取り除く、機械学習の力仕事を奪います。このセッションでは、プラットフォームの機能を紹介するアマゾンSageMakerのモジュールのそれぞれの技術的な詳細に深く潜るます。また、実世界の顧客事例を通じてアマゾンSageMakerの実用的な展開を議論します。

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AIM406 - Unlock the Full Potential of Your Media Assets, ft. Fox Entertainment Group

機械学習(ML)は、メタデータの自動抽出を介してメディア資産の利用を最大化するスケーラブルなソリューションを構築することができます。自動転写および検出や有名人の認識に直面する言語翻訳から、MLは、手動のワークフローを自動化し、あなたのビデオコンテンツの使用を最適化することができます。このセッションでは、検索可能なビデオライブラリを構築するために、このようなアマゾンRekognition、Amazonが翻訳、およびアマゾン理解などのサービスを使用してハイライトリール、およびより多くの作成を自動化する方法を学びます。

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AIM407-R - [REPEAT] Build Deep Learning Applications Using Apache MXNet, Featuring Workday

ApacheのMXNet深い学習の枠組みは、規模でのコンピュータビジョン、音声認識、自然言語処理を含め、開発、トレーニング、および多様なAIアプリケーションをデプロイするために使用されています。このセッションでは、アマゾンSageMaker機械学習プラットフォーム上でMXNetを始める方法を学びます。彼らは自動的にデータレコードを、このような経費の領収書などの紙文書から情報を抽出し、移入するMXNetを使用してコンピュータビジョンと自然言語処理(NLP)のモデルを構築しましたかについてWorkdayのから聞きます。平日も紅鮭、迅速シーケンスとシーケンスのNLPモデルのプロトタイピングのためのMXNetツールキットを使用して、その経験を共有しています。

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AIM410-R2 - [REPEAT 2] Build, Train, and Deploy ML Models with Amazon SageMaker

是非、可能な限り最も正確なテキスト分類モデルを構築するのに役立ちます。 (ML)プラットフォームを学習完全に管理されたマシン、アマゾンSageMakerは、電車を構築し、組み込みまたはカスタムのアルゴリズムを使用して、MLモデルを展開する開発者やデータ科学者を可能にします。このワークショップでは、あなたは、Amazon SageMakerにカスタムアルゴリズムを使用して、テキスト分類ソリューションを構築するためにKeras / TensorFlow深い学習の枠組みを活用する方法を学びます。あなたはそれをローカルにテストし、ドッカーコンテナにカスタムトレーニングコードをパッケージ化した後、深い学習モデルを訓練するためにアマゾンSageMakerを使用しています。その後、繰り返し精度の高いレベルを達成するためにモデルを改善してみてください。最後に、あなたはこのML分類サービスを活用し始めることができ、企業内の生産ので、異なるアプリケーションでモデルを展開します。積極的にこのワークショップに参加することに注意してください、あなたは、Amazon SageMaker、アマゾン弾性コンテナレジストリ(アマゾンECR)、とAmazon S3への管理者レベルIAM権限でアクティブなAWSアカウントが必要です。

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AIM411 - Uber on Using Horovod for Distributed Deep Learning

顧客が直面する主要な課題の一つは、複数のノードを超える効率的な深い学習トレーニングを実行しています。このチョークの話では、ユーバーはTensorFlowとPyTorchに深い学習トレーニングをスピードアップするために、Horovod、分散訓練フレームワークを使用する方法について説明します。

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AIM414 - Sequence-to-Sequence Modeling with Apache MXNet, Sockeye, and Amazon SageMaker

このセッションでは、我々は「自然言語処理のための最先端のアーキテクチャを注意してエンコーダ・デコーダのアーキテクチャを議論。このアーキテクチャは、MXNetの紅鮭パッケージに実装され、シーケンス対で使用されていますアマゾンSageMakerの配列アルゴリズム。」

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AIM415-R1 - [REPEAT 1] Capture Voice of Customer Insights with NLP & Analytics

あなたの顧客を理解することは、これまでよりも今日の方が簡単です。自然言語機能は、ユーザーの感情や会話の意図など、豊富な情報をキャプチャすることができます。このワークショップでは、あなたは、より良い顧客体験を改善する方法を理解するために、自然言語処理(NLP)を含ん分析パイプラインを構築する方法を教えています。出席者は、このようなコンタクトセンターの通話録音として、処理し、顧客データの分析を行うために、アマゾン理解とAmazonの議事録などのAWSサービスを利用する方法を学びます。

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AIM416 - Build an ETL Pipeline to Analyze Customer Data

消費者は今日自由にソーシャルメディア、ブログ、レビュー・プラットフォームを通じてオンラインで企業や製品の満足度や不満を表明します。センチメント分析は、企業がより良い顧客の意見やニーズを理解し、より多くの情報に基づいたビジネス上の意思決定を行うことができます。このワークショップでは、感情を分析するためにアマゾン理解を使用する方法を学びます。また、アマゾンS3からの生のAmazon商品のレビューを消費したデータセットをクリーニングし、各レビューから感情を抽出し、アマゾンS3に戻って出力を書き込みサーバレスデータ処理パイプラインを構築する方法を学びます。

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AIM418 - Build Deep Learning Applications Using MXNet and Amazon SageMaker

このワークショップでは、アマゾンSageMaker、構築、電車、迅速かつ容易にスケールで機械学習モデルを展開するための完全に管理されたプラットフォームを使用してApache MXNet深い学習フレームワークを使い始める方法を学びます。コンピュータビジョンのユースケースのためMXNetを使用してモデルを構築する方法を学びます。モデルが構築されると、すぐに可能な限り最高の結果を得るためにそれを訓練して、簡単にアマゾンSageMakerを使用して生産にデプロイする方法を学びます。

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AIM419 - Train Models on Amazon SageMaker Using Data Not from Amazon S3

質問は、多くの場合、アマゾンS3以外のソースからのデータをAmazonでSageMakerを使用してトレーニング機械学習モデルについて生じます。このチョークの話では、我々は、Amazon DynamoDBのか、リレーショナルデータベースからのデータを使用してリアルタイムでトレーニングモデルに深く潜ります。我々は、Amazon SageMakerとトレーニングモデルは、データソースに関係なく、迅速かつ容易な方法を示しています。

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AIM420 - Detect Anomalies Using Amazon SageMaker

メトリックを含むビジネス・メトリック、アプリケーションメトリック、および低レベルのソフトウェアとハ​​ードウェアの多種多様のためのメトリクス - あなたが正しいデータで終わることを確認するために、異常を検出することが重要です。このチョークの話では、異常を検出するために、アマゾンSageMakerに組み込まれたランダムカットの森アルゴリズムについて学びます。私たちは、現実的な解決策を見つけるために異常やチューニングデータを検出するに深く潜ります。

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AIM421 - Build a Custom Model for Object & Logo Detection

特定のオブジェクトやロゴを検出することは、メディアやエンターテイメントから金融サービスに、あらゆる業界の企業を助けることができる機能です。しかし、新しいオブジェクトまたはロゴを検出すると、カスタムモデルを構築する必要になります。このチョークの話では、ロゴ、オブジェクト、あるいは不適切なコンテンツを検出するためのカスタムモデルを構築するためにアマゾンRekognitionとAmazon SageMakerを使用する方法を学びます。

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AIM422 - Fraud Detection and Prevention Using Amazon SageMaker and Amazon Neptune

ビジネス詐欺は、オンラインとオフラインのトランザクション間で懸念が高まっています。このチョーク講演では、アマゾンSageMakerとAmazon海王星と機械学習を利用して不正行為を検出するに飛び込みます。私たちは、そのようなクラスの不均衡などの建物モデルの詳細を議論します。我々はまた、偽陽性と偽陰性の異なるコストを議論します。さらに、我々はこのようなシナリオで健康的なモデルを構築するために使用することができリニア学習者のようなアルゴリズムについて話しています。

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AIM428 - Building, Training, and Deploying fast.ai Models Using Amazon SageMaker

時間の短いスペースでは、fast.aiはfast.aiの成功オンライン大規模オープンオンラインコース(MOOC)によって駆動され、人気のディープラーニングライブラリとなっています。それは、数週間のスパンで、SW開発者が達成するために、このようなコンピュータビジョン(CV)、自然言語処理(NLP)、および構造化データの機械学習などのドメインにおける最先端の成果を許可しています。このチョーク講演では、建物、トレーニング、およびアマゾンSageMakerを使用してfast.aiベースのモデルを展開する詳細に入ります。

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AIM429-R1 - [REPEAT 1] Build Deep Learning Applications Using TensorFlow and Amazon SageMaker

ディープ学習は、コンピュータビジョン、言語アプリケーション、およびよりの芸術の状態をプッシュし続けています。このワークショップでは、電車、構築するためにアマゾンSageMaker、完全に管理されたプラットフォームを使用してTensorFlow深い学習フレームワークを使い始める方法を学び、そしてスケールで機械学習モデルを展開。画像と物体認識のためのJupyterノートブックを設定することでTensorFlowを使用してモデルを構築する方法を学びます。持参自分で自分のコードを使用して持参自分で自分アルゴリズム技術をあなたの深い学習モデルを開発します。モデルが構築されると、訓練し、アマゾンSageMakerを使用して、それを展開する方法を学びます。

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AIM431 - Deep Learning-Based Text-to-Speech Synthesis with MXNet

テキストトゥスピーチ(TTS)は、このような人工的なアシスタント、電子ブックのための読者、ゲームのキャラクターの声、そしてより多くのような多くの用途で使用されています。このセッションでは、グルーオン・インターフェースは、Apache MXNetにおけるオープンソースのライブラリを使用して、複数の声のための深い学習技術を持つTTSシステムを構築する方法を学びます。

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AIM432-R1 - [REPEAT 1] Build Deep Learning Applications Using PyTorch and Amazon SageMaker

このワークショップでは、電車を構築し、迅速かつ容易にスケールでの機械学習(ML)モデルを展開するために、アマゾンSageMakerを使用してPyTorch深い学習フレームワークを始めるためにどのように完全に管理されたプラットフォームを学びます。まず、私たちは私たちの画像データセットからの分析情報を発見するのに役立ちます深いニューラルネットワークを用いたコンピュータビジョンのモデルを作成します。その後、我々は分析を行い、当社のMLモデルの出力を使用してビジネス価値を見出すために、アマゾン赤方偏移、完全に管理されたデータウェアハウスを使用します。

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AIS301 - AI Summit

産業がますます革新をデジタルリソースに依存するように人工知能(AI)は、大きな影響を有しています。心の中でAIの未来では、再でAIサミット:InventのAIの研究と新たな動向の最新情報を紹介しています。 30分ライトニングトークでは、参加者は、量子コンピューティングへのAIを燃料と癌の研究に至るまでの彼らの視点を共有し、研究コミュニティの指導者から話を聞きます。 AIサミットは、ヴェネツィアの劇場で午後1時から午後5時30分まで火曜日、11月27日に開催されます。今年のイベントでの発表は、アレクサンドルBayen(UCバークレー校)、モナ・シン(プリンストン大学)、のRohitプラサド(アマゾンAI)、トルステンJoachims(コーネル大学)、ジョディForlizzi(カーネギーメロン大学)、ピーター・Wittek(トロント大学)が含まれ、シャムGollakota(ワシントン大学)とロナルド・フェドキ(スタンフォード大学)。

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ALX201-R - [REPEAT] Alexa Everywhere: A Year in Review

2015年の発売以来、アレクサは車の中で、外出先で、自宅で多くのデバイスフォームファクタ間で作業を新しい体験を可能にしました。 50,000を超える公表スキル、新しいAPI機能のリリースの何百、および多数のアレクサ対応デバイスで、現在のペースのを追跡するために難しいことができます。このセッションでは、現在の会話AIの動向、現在の音声先行の動きにスピードにあなたを取得し、我々は、最新のAlexaの機能やデバイスのいくつかのデモを与えます。新しいアレクサスキルキット(ASK)マルチモーダルフレームワーク、顧客のための開発者、Alexaのスキルフルフィルメントおよび消耗品のためアレクサプレゼンテーション言語(APL)、およびアレクサ音声サービス(AVS)を利用した最新のデバイス製品の一部と学びに来ます新しいアレクサガジェットツールキット。

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ALX201-R1 - [REPEAT 1] Alexa Everywhere: A Year in Review

2015年の発売以来、アレクサは車の中で、外出先で、自宅で多くのデバイスフォームファクタ間で作業を新しい体験を可能にしました。 50,000を超える公表スキル、新しいAPI機能のリリースの何百、および多数のアレクサ対応デバイスで、現在のペースのを追跡するために難しいことができます。このセッションでは、現在の会話AIの動向、現在の音声先行の動きにスピードにあなたを取得し、我々は、最新のAlexaの機能やデバイスのいくつかのデモを与えます。新しいアレクサスキルキット(ASK)マルチモーダルフレームワーク、顧客のための開発者、Alexaのスキルフルフィルメントおよび消耗品のためアレクサプレゼンテーション言語(APL)、およびアレクサ音声サービス(AVS)を利用した最新のデバイス製品の一部と学びに来ます新しいアレクサガジェットツールキット。

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ALX301-R2 - [REPEAT 2] How to Train Your Alexa Skill Language Model Using Machine Learning

係Alexaのスキルを作成するには、自分の声のUIのためのよく考え抜かれた言語モデルを持っている必要があります。このセッションでは、あなたの言語モデルを最適化するカスタムインテントの正しいトレーニングデータを提供し、新規および既存の言語モデルを改善するための具体的な戦略を使用することにより、お客様にごAlexaのスキルがより楽しいようにする方法を学びます。インタラクティブな会話のために準備してきます。

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ALX302 - Learnings from the Field: Best Practices for Making Money with Alexa Skills

このセッションでは、我々は、設計とあなたのスキルを購入して、スキル追加するプロセスを順を追って。経験豊富な開発者が自分の中にスキル購買旅、彼らが学んだ教訓、そして彼らは、その後のベストプラクティスを共有しています。

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ALX303-R2 - [REPEAT 2] Alexa for Device Makers: Create Products with Alexa Built-In Using AVS

このハンズオンワークショップでは、あなたに話すことができる製品を作成するために、アレクサ内蔵を使用して、音楽、情報にアクセスするために使用し、スマートホームデバイスを制御する方法を学び、アレクサのスキルのすべて。クラウドベースのアレクサ音声サービス(AVS)にアクセスするために基づいて、AVSデバイスのSDKとラズベリーパイ - 私たちは、C ++を使用しています。市場にあなたのプロダクトを持って来るために、独自の動作するプロトタイプや知識を持ったこのセッションを残します。

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ALX304 - Tailor Your Alexa Skill Responses to Deliver Truly Personal Experiences

お客様に本当に個人的な応答を提供することはAlexaのスキルの中で最も魅力的な機能の一つです。このセッションでは、あなたの顧客のそれぞれに合わせて調整された応答を作成する際のさまざまなアプローチとベストプラクティスを学びます。あなたは何を学ぶ適用することで、あなたは彼らがあなたの声の経験に帰ってくることができます。

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ALX306-R2 - [REPEAT 2] Everything You Wanted to Know about Developing for Voice Using Alexa

このチョーク講演では、アレクサの音声体験を構築する際に開発者が直面する共通の課題を確認します。私たちは、画面向けの開発に年間で学んだことを強調し、技術のデザインの歴史の概要を説明します。我々はまた、我々はGUIの設計原理とは対照的でアレクサスキルキットを使用して、音声-最初の設計のためのベストプラクティスを確立します。あなたは質問をし、仲間のスキル開発者の間でアイデアを議論する機会を持っています。このセッションの終わりまでに、音声用に開発し、画面指向の媒体向けの開発の類似点と相違点を理解することが予想されます。

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