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Amazon SageMaker ハンズオン開催報告とシナリオ公開のお知らせ

(この記事は2018年7月17日に公開したあと、7月31日にシナリオが更新されたので追記しました)

みなさん、こんにちは。アマゾン ウェブ サービス ジャパン、プロダクトマーケティング

エバンジェリストの亀田です。

2018年7月3日にAmazon SageMaker ハンズオンを弊社目黒オフィスで開催しました。講師は弊社ソリューションアーキテクトの志村と鮫島がお届けさせていただきました。

その時の資料が公開され、ご自宅でもハンズオンを楽しんでいただくことができるようになりましたのでお知らせいたします。

(2018年7月31日、シナリオが新しく更新されました)

57ページからがハンズオンの資料となっています。SageMakerはその学習モデルの開発においてJupyter Notebookを使用します。このため、ハンズオンではあらかじめ用意されたJupyter Notebookの内容に従って作業を進めて行く形態をとっています。中身はDeep Learningですので、慣れてない方からすると、すべてを理解いただくのが大変な一方で、ハンズオンの完走自体は非常に簡単に行っていただけるような工夫がされています。

最後に自分のマウスで書いた手書きの文字を判別する実習を行ってハンズオンは終了となります。

またSageMakerは非常に頻繁にアップデートがかかっています。

https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/category/artificial-intelligence/sagemaker/

2018年6月1日東京リージョンでの一般提供開始以降に対応した主なアップデートが以下です。

  • トレーニングジョブのクローン作成機能
  • 自動モデルチューニングにおけるハイパーパラメーターチューニングに対応
  • PyTorch と TensorFlow 1.8 のサポート
  • AWS PrivateLink を使用した Amazon Virtual Private Cloud (VPC) エンドポイントをサポート
  • BlazingText において、キスト分類 (教師ありモード) と Word2Vec ベクトル学習 (Skip-gram、CBOW、batch_skipgram モード) をサポート
  • 物体検出 (OD) アルゴリズムのサポート
  • 線形学習者アルゴリズムにマルチクラス分類のサポートが追加
  • DeepAR アルゴリズムにおいて、欠損値のサポート、カスタム時系列機能、時系列のグループ化、頻度の一般化、等複数の機能をサポート
  • k-Nearest-Neighbor (kNN) アルゴリズム(分類及び回帰)のサポート

是非皆様もこのハンズオンをお楽しみください。

また、7月25日大阪8月2日東京でもハンズオンを予定していますので、いろいろご質問がある方や、アーキテクチャーなどでお悩みの方は是非お申込みください。

– プロダクトマーケティング エバンジェリスト 亀田