年末までに使えるようになる! Amazon SageMaker で機械学習を始めよう

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AWS Quick Start

機械学習はインフラやフレームワークの技術革新によって、開発者にとって身近なものとなりました。一方で、インフラやフレームワークに対して適切な整備・運用を行う必要があります。数週間・数ヶ月かけて整備した機械学習の環境も、進歩の速い機械学習技術に合わせて、絶えず更新を続けなくてはなりません。

今回ご紹介します 3 つのパートを一通り実施していただくことで、AWS の機械学習サービスである Amazon SageMaker を利用した機械学習の開発・学習・運用に関する知識を、実装レベルで身につけることが可能です。ハンズオンの内容を、現在の機械学習の業務に適用いただくことで、業務の効率化だけでなく、困難な機械学習タスクへの挑戦も可能にします。

Amazon SageMaker は、機械学習のワークフロー全体をカバーするフルマネージド型のサービスです。機械学習の開発者は、機械学習のためのインフラ管理から解放され、機械学習の開発に注力することが可能です。Amazon SageMaker では、わずか数分で起動可能な開発環境、様々なインスタンスタイプを複数利用できる分散学習環境、API 1 つでデプロイ可能な推論環境を基本機能として提供しています。これに加えて、機械学習に必要不可欠なデータのアノテーション、エッジなど実行環境に応じたモデル最適化の機能等もアップデートされています。

200 ドル分の AWS クーポンをプレゼント !

以下条件1と条件2の両方に該当された方へ、200ドル分の AWS 利用クーポンを差し上げます。

条件1 以下のいずれかにご参加
Part1 - Amazon SageMaker の概要を理解する
- AWS Innovate Online Conference「今から始める機械学習入門:Amazon SageMakerの初級活用方法」(イベントが終了しました)
Part2 - Amazon SageMaker の活用方法を具体的事例から学ぶ
- 第9回 Amazon SageMaker 事例祭り|顧客体験の改善(東京開催)(イベントが終了しました)
- 今日からはじめるAmazonの人工知能(AI)と機械学習(ML)(福岡開催)

条件2 以下にご参加、アンケートの提出
Part3 - Amazon SageMaker の使い方をハンズオンで体験し身に付ける
- 「Amazon SageMaker 機械学習エンジニア向け体験ハンズオン」

注意事項:

  • 1 社様 2 名までとさせていただきます(Part3 - Amazon SageMaker 機械学習エンジニア向け体験ハンズオン」に参加された後、アンケートで会社名および所属を記載いただく必要がございます。)
  • 2019 年 12 月 31 日までのご使用期限となります
  • Amazon SageMaker サービスのみに適用可能なクーポンとなります
Purpose-Built Databases on AWS

Part1 - Amazon SageMaker の概要を理解する(イベントが終了しました)


Build a Serverless Web Application
Deploy File Workloads with AWS
Protect Data with Cloud-Powered Security
  • 「今から始める機械学習入門:Amazon SageMakerの初級活用方法」を視聴し Amazon SageMaker の概要を理解しよう(クリックで詳細表示)

    Part1 では現在 AWS Innovate Online Conference にて公開中の「今から始める機械学習入門:Amazon SageMakerの初級活用方法」を視聴し、Amazon SageMaker の概要を掴みましょう。

    「今から始める機械学習入門:Amazon SageMakerの初級活用方法」概要

    Amazon SageMakerは、すべての開発者に向けたサービスです。機械学習アルゴリズムを書かずとも、プロダクションシステムに組み込むことが可能です。そのために用意されているBuild-in Algorithmと、いくつかの活用方法を紹介します。

    【参考】AWS Innovate はグローバルでも人気のある「クラウド活用のための無償オンラインカンファレンス」です。今回は 2019 年 10 月 1 日 から 2019 年 11 月 5 日 までの「計 36 日間」毎日開催をしており、ライブ配信も含めると「計 60 セッション」を視聴可能です。

    開催期間: 10 月 1 日(火)~ 11 月 5 日(火)

    場所: オンライン


Part2 - Amazon SageMaker の活用方法を具体的事例から学ぶ


Build a Serverless Web Application
  • 第9回 Amazon SageMaker 事例祭り|顧客体験の改善 @ 東京 終了しました

    Amazon SageMaker事例祭りは、9回目となりました。Amazon SageMakerは、そのモジュラーアーキテクチャから、必要な機能のみ利用することも、すべての機能を一気通貫にて利用することも可能です。
    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。2018年12月には、Amazon SageMaker Ground Truthがリリースされ、データセットのアノテーションを容易にすることが可能になりました。

    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。

    【参考】直近で開催されたAmazon SageMaker事例祭りの様子は以下よりご覧いただけます。

    第 8 回 開催報告第 7 回 開催報告第 6 回 開催報告

    日時: 2019 年 10月 30日(水)セミナー 13:45~17:45  

    会場: アマゾン目黒オフィス
    〒141-0021 東京都 品川区上大崎3-1-1 目黒セントラルスクエア 21F

本企画の対象外とはなりますが、Amazon SageMaker 事例祭り第10回 2019 年 11月 28日(木)13:45~17:45 に開催します。

お申し込み・詳細はこちら

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  • Solution Seminar 〜今日からはじめる Amazonの人工知能(AI)と機械学習(ML)〜 @ 福岡 終了しました

    Amazon には 20 年にわたり積み上げてきた機械学習の経験があります。本セミナーではこのAmazon のノウハウを基に開発された AWS のML(機械学習)とAI(人工知能)サービスの全体像並びに関連するテクノロジーの最新情報、効果的な活用のポイントを、主体的に取り組まれている九州のお客様の事例を交えてご紹介します。

    また、AWS DeepRacer ワークショップと、Amazon Personalize and Amazon Forecastワークショップを実施いたします。

    日時: 2019 年 11月 19日(火)ハンズオン 13:00~18:40 | セミナー 14:00~17:40

    会場: エルガーラホール
    〒810-0001 福岡県 福岡市中央区天神1丁目4番地2号


Part3 - Amazon SageMaker の使い方をハンズオンで体験し、身に付ける


Deploy File Workloads with AWS
  • Amazon SageMaker 体験ハンズオン(クリックで詳細表示)終了しました

    本セミナーでは、Part1、Part2で学習した内容を元に、Amazon SageMaker を実際にハンズオンで体験し、機械学習のプロセスを理解いただきます。

    アジェンダ

    1) ビルトインアルゴリズムを利用する
    ・XGBoostを利用したクレジットカードの債務不履行予測

    2) 機械学習フレームワーク上で独自のアルゴリズムを利用する
    ・TensorFlow を利用した画像分類 

    開催期間: 11 月 28 日(木)14:00 - 15:30

    場所: オンライン


〜 このような方におすすめ 〜

AWS の機械学習サービスに興味があるすべての方
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機械学習の開発環境構築に興味がある方

開発のチームが拡大しており、統一した開発環境を素早くセットアップしたい

  • Amazon SageMakerではセットアップ済みのノートブックインスタンスを利用可能です。
  • AWS のアカウント持っていない方にも署名付きURL経由でご利用いただけます。

開発環境において開発者の実行権限を管理したい

  • Root 権限のenable/disable が可能
  • Condition key によって機能を利用する条件を設定できます。
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機械学習のトレーニングを行いたい方

機械学習のためのインスタンスを必要としている。

  • 設定済みのSageMaker用のコンテナを利用して、すぐにトレーニングを始めることができます。大規模な分散学習にも対応しています。
  • オンプレミスでもSageMakerのコンテナを利用できるため、オンプレミスとのハイブリッド環境を構築できます。

トレーニングにかかるコストをおさえたい

  • SageMaker のManaged Spot Training をお使い下さい。Spot instanceを利用することで最大90%のコスト削減を行えます。
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機械学習モデルのデプロイを行いたい方

機械学習のトレーニングは実施済みで、エンドポイントを簡単に運用したい

  • SageMaker では、エンドポイントの作成・更新・削除などに関するAPIを提供しており、エンドポイント構築に関する知識は不要です。SageMaker外で作成したモデルの持ち込みにも対応しています。

デプロイのコストを抑えたい

  • Elastic Inference を利用すれば、部分的にGPUを利用することが可能で、コストを抑えつつ、高速な推論が可能です。
  • バッチ推論を利用すれば、1日に1回しか推論しないような場合にコストを大幅に抑えることができます。