Amazon SageMakerの組み込み（built-in）アルゴリズムとは…？

当エントリから始めるシリーズ「Amazon SageMaker 組み込みアルゴリズム入門」では、Amazon SageMaker紹介されている「組み込みアルゴリズム」(Built-in Algorithms)について、その概要と実際にチュートリアルを試してみた内容を紹介して行きたいと思います。

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当エントリではその前段として、Amazon SageMakerにおける組み込みアルゴリズムとはどういったものなのか？という部分について紹介します。 Amazon SageMakerの具体的な説明に関してはこちらのエントリをご参照ください。

SageMakerで機械学習を利用する方法について

SageMakerで機械学習を使う場合には、主に三種類の方法があります。

1. SageMakerで実装されている機械学習アルゴリズム、すなわち組み込みアルゴリズムで学習モデルを作成・使用するケース
2. TensorFlowやMXNet、Chainerといった機械学習用フレームワークで作成した学習モデルをSageMakerに持ち込んで使用するケース
3. 自らで学習と推論用のコンテナを作成して使用するケース

組み込みアルゴリズムを使えば、アルゴリズムを実装する必要がなくて楽ですが、組み込まれていないアルゴリズムを使いたい場合は2.のケースのようにTensorFlow等も使えるようになっています。

今回は1.の組み込みアルゴリズムに関して紹介します。

各組み込みアルゴリズムの紹介

当エントリの執筆現在(2018年8月6日)では14個のアルゴリズムがあります。 以下の表は各アルゴリズムとその用途になります。 詳細についてはアルゴリズム名から、各ドキュメントを参照して頂ければと思います。

名称	用途	紹介ブログ
Linear Learner	分類・回帰	Amazon SageMakerでLinear Learner(線形学習者)をNotebookインスタンス使わずにやってみた
Factorization Machines	分類・回帰	Amazon SageMakerでFactorization Machinesを使ってみる
XGBoost Algorithm	分類・回帰	AmazonSageMakerのXGBoostでアワビの年齢を予測してみた AmazonSageMakerのXGBoostでMNISTの手書き文字を分類してみた
Image Classification Algorithm	画像分類	Amazon SageMakerで画像分類をしてみた Amazon Sage Makerで画像分類をしてみた（jpgから.lstファイルを生成）
Object Detection Algorithm	物体検出	Amazon SageMakerで人の検出を試してみた
Sequence2Sequence	機械翻訳・テキスト要約・音声認識	Amazon SageMakerのSequence2Sequenceを使って機械翻訳する
K-Means Algorithm	クラスタリング	【初心者向け】Amazon SageMakerではじめる機械学習 #SageMaker
Principal Component Analysis (PCA)	特徴量の抽出	Amazon SageMakerを使って主成分分析を行う
Latent Dirichlet Allocation (LDA)	トピックモデリング	AmazonSageMakerでトピックを調べる -LDA編-
Neural Topic Model (NTM)	トピックモデリング	AmazonSageMakerでトピックを調べる -NTM編-
DeepAR Forecasting	時系列データに対する予測
BlazingText	Word2Vec	Amazon SageMakerのBlazingText(Word2Vec)で単語ベクトルを作ってみた
Random Cut Forest	異常検知
K-Nearest Neighbors	分類・回帰	Amazon SageMakerでk-Nearest-Neighbor(kNN/k近傍法)をやってみた Amazon SageMakerのk-Nearest-Neighbor(kNN/k近傍法)をパフォーマンス検証してみた

今後、各アルゴリズムに関しての”紹介ブログ"を掲載予定なので、 それらのエントリへのリンクを随時貼っていく予定です。

さいごに

SageMakerには様々なアルゴリズムが組み込まれており、機械学習を簡単に試すことが出来ます。

「Amazon SageMaker 組み込みアルゴリズム入門」シリーズでは、組み込みアルゴリズムのサンプルプログラムを紹介していきます。

SageMakerや機械学習にご興味をお持ちの方は是非ご覧頂ければと思います。