Amazon Web Services ブログ

Julien Simon

Author: Julien Simon

As an Artificial Intelligence & Machine Learning Evangelist for EMEA, Julien focuses on helping developers and enterprises bring their ideas to life.

AWS DeepComposer – 新機能付きで一般提供開始

AWS DeepComposer は、機械学習を始めるための独創的な方法で、AWS re:Invent 2019 のプレビューでローンチされました。本日、すべての AWS ユーザーが DeepComposer を利用できるようになり、新しい機能で拡張されたことをお知らせできることを大変嬉しく思います。 AWS DeepComposer 入門 AWS DeepComposer を初めて使用する場合は、以下の手順に従ってください。 AWS DeepComposer コンソールにログインします。 このサービスと、生成 AI の使用方法について学びます。 コンソールの仮想キーボード、または Amazon.com で注文可能な物理キーボードのいずれかを使用して、短い楽曲を録音します。 お気に入りのジャンルの事前トレーニング済みモデルを選択します。 このモデルを使用して、曲に基づいて新しいポリフォニックコンポジションを生成します。 コンソールでコンポジションを再生し、 コンポジションをエクスポートするか、SoundCloud で共有します。 次に、生成 AI をさらに簡単に使用開始できるようにする新機能を見てみましょう。 ラーニングカプセル DeepComposer は、既存のデータセットから新しいサンプルを生成するために特別に構築されたニューラルネットワークアーキテクチャである Generative Adversarial Networks (別名 GAN、研究論文) を利用しています。GAN は、2 つの異なるニューラルネットワークを互いに対比させて、サンプル入力に基づいてオリジナルのデジタル作品を生成します。DeepComposer では、GAN モデルをトレーニングおよび最適化して、オリジナルの音楽を作成できます。 これまで、GAN のスキルの向上に関心のある開発者は、簡単に始める方法がありませんでした。ML や音楽のバックグラウンドに関係なくそういった開発者を支援するために、AWS は主要な概念を紹介する簡単な学習カプセルのコレクションと、GAN のトレーニングと評価の方法を構築しています。これには、ハンズオンラボと、GAN モデルを構築するためのステップバイステップの説明とコードが含まれます。 GAN に慣れたら、独自のモデルのトレーニングに進む準備が整います。 コンソール内トレーニング […]

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Redis 向け Amazon ElastiCache グローバルデータストアが利用可能に

インメモリデータストアは、アプリケーションのスケーラビリティのために広く使用されており、開発者は、頻繁にアクセスされる (揮発性または永続的) データを保存することの恩恵を長年にわたって享受しています。Redis のようなシステムは、データベースとバックエンドを着信トラフィックから疎結合化し、本来ならそれらに到達するはずだったほとんどのトラフィックを排し、ユーザーのアプリケーションレイテンシーを削減するのに役立ちます。 これらのサーバーを管理することが重要なタスクであることは明白で、何が起きようとも、それらを維持し、実行し続けるために細心の注意を払わなければなりません。以前の業務において、私のチームは、物理キャッシュサーバーのクラスターをホスティングスイート間で移動する必要がありました。1 つずつ外部バッテリーに接続し、外部電源プラグを抜き、それらをラックから取り出し、オフィス用の台車 (!) で他のスイートまで運び、再びそれらをラックに入れていたのです! サービスを中断することなく実行できましたが、これが完了すると私たち全員は安堵のため息をつきました。高トラフィックのプラットフォームでキャッシュデータを失うと、大変なことになるからです。そのことを考えれば羨ましい限りです。幸いなことに、クラウドインフラストラクチャはより柔軟です! インシデントが発生した場合のサービスの中断を最小限に抑えるために、Memcached および Redis のマネージドインメモリデータストアである Amazon ElastiCache に、クラスターモード、自動フェールオーバーを備えたマルチAZなど、多くの高可用性機能を追加しました。 Redis は多くの場合、低レイテンシートラフィックをグローバルユーザーに提供するために使用されることから、お客様は、AWS リージョンをまたいで Amazon ElastiCache クラスターをレプリケートできるようになることを望んでいます。当社はこれらに耳を傾け、解決に向けて動きました。そして本日、このレプリケーション機能が Redis クラスターで利用可能になったことをお知らせできることを大変嬉しく思います。 Amazon ElastiCache Global Datastore For Redis の紹介 簡単に言えば、Amazon ElastiCache Global Datastore for Redis を使用すると、1 つのリージョンのクラスターを最大 2 つの他のリージョンのクラスターに複製できます。お客様は、通常、次の目的でこれを行います。 ネットワークレイテンシーを削減し、アプリケーションの応答性を向上させるために、キャッシュされたデータをユーザーの近くに置く。 リージョンの一部または全部が完全に利用できない場合に備えた災害復旧機能を構築する。 グローバルデータストアのセットアップは非常に簡単です。最初に、アプリケーションから書き込みを受信するプライマリクラスターとしてのクラスターを選択します。これは、新しいクラスター、または Redis 5.0.6 以降を実行する既存のクラスターのいずれかにすることができます。次に、他のリージョンにプライマリから更新を受信する最大 2 つのセカンダリクラスターを追加します。 このセットアップは、単一ノードクラスターを除くすべての Redis 設定で使用できます。もちろん、単一ノードクラスターをレプリケーショングループクラスターに変換し、それをプライマリクラスターとして使用できます。 最後に重要なことですが、グローバルデータストアの一部であるクラスターは、通常どおりに変更およびサイズ変更できます (ノードの追加または削除、ノードタイプの変更、シャードの追加または削除、レプリカノードの追加または削除)。 簡単なデモを見てみましょう。 […]

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Amazon Transcribe で、個人情報の自動編集機能を提供開始

AWS re:Invent 2017 でローンチされた Amazon Transcribe は自動音声認識 (ASR) サービスで、AWS のお客様が音声テキスト変換機能をアプリケーションに簡単に追加できるようにします。この記事の執筆時点では、 は 31 の言語をサポートしており、そのうち 6 つについてリアルタイムで文字起こしを行うことができます。 の一般的な使用例は、お客様のコール (コールセンター、テレマーケティングなど) の自動トランスクリプションで、ダウンストリーム分析や、感情分析などの自然言語処理タスク用のデータセットを構築します。したがって、プライバシーを保護し、現地の法律や規制を遵守するためにあらゆる個人情報 (PII) を削除する必要があります。 ご想像のとおり、これを手動で行うのは非常に面倒で時間がかかり、間違いが起こりやすいため、Amazon Transcribe が PII の自動リダクションをサポートするようになったことを発表できることを大変嬉しく思います。 Amazon Transcribe でのコンテンツ編集のご紹介 そう指示した場合、 は次の PII を自動的に識別します。 社会保障番号、 クレジットカード/デビットカード番号、 クレジットカード/デビットカードの有効期限、 クレジットカード/デビットカードの CVV コード、 銀行の口座番号、 銀行ルーティング番号、 デビット/クレジットカードの PIN、 名前、 E メールアドレス、 電話番号 (10 桁)、 郵送先住所。 これらは、文字起こしされたテキストの中で「[PII]」タグに置き換えられます。また、開始と終了のタイムスタンプだけでなく、(通常の ASR スコアの代わりに) 編集信頼度スコアも取得します。これらのタイムスタンプは、オーディオファイル内の PII を見つけるのに役立ちます。これにより、ストレージと共有を安全に行い、追加のオーディオ処理をしてソースで編集できるようにします。 […]

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Amazon Linux AMI のサポート期間終了に関する更新情報

Amazon Linux AMI は 2010 年 9 月の提供開始以来、数多くのお客様の Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) による Linux ベースのアプリケーションのビルドを支援してきました。2017 年には、お客様にさらなるセキュリティ、安定性、生産性をもたらすために Amazon Linux 2 を導入しました。新機能を多数追加搭載しながら、当社では Amazon Linux 2 を長期的にサポートしてまいりました。お客様の新しいアプリケーションに役立てていただきたいと願っています。 よくある質問 でも申し上げたとおり、Amazon Linux AMI (2018.03) の最新バージョンは 2020 年 6 月 30 日にセキュリティアップデートの提供が終了します。お客様のご要望もあって、終了期日を延長し、メンテナンスサポート期間を設けます。 終了期日の延長 Amazon Linux AMI は 2020 年 12 月 31 日まで延長され、引き続きセキュリティアップデートおよびパッケージの更新版を必要に応じて提供することになりました。 メンテナンスサポート 2020 年 12 月 31 日を過ぎると […]

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Amazon SageMaker Processing – 完全マネージド型のデータ処理とモデル評価

本日、フルマネージドインフラストラクチャで前処理、後処理、およびモデル評価のワークロードを簡単に実行できる、Amazon SageMaker の新機能、Amazon SageMaker Processing をリリースいたしました。 高精度な機械学習 (ML) モデルをトレーニングするにはさまざまな手順を踏む必要がありますが、中でもデータセットの前処理が最も重要となるでしょう。たとえば: 使用中の ML アルゴリズムに合う入力形式にデータセットを変換する、 既存の特徴をより表現力のある表現 (one-hot エンコーディングカテゴリ別特徴など) に変換する、 数値特徴を再スケーリングまたは正規化する、 高レベル特徴量エンジニアリングを行う (例: 住所を GPS 座標に置き換える)、 自然言語処理アプリケーションのテキストをクリーニングし、トークン分割する、 などなど! これらのタスクは、(とても大変な) データセットに対する特注スクリプトの実行と、後でトレーニングジョブで使用する処理済みバージョンの保存を伴います。ご想像のとおり、それらを手動で実行したり、オートメーションツールを構築およびスケールしたりする必要があることを考えると、ML チームは気が重くなります。後処理ジョブ (フィルタリングや照合など) やモデル評価ジョブ (さまざまなテストセットに対するモデルのスコアリング) についても同じことが言えます。 この問題を解決するために、私たちは Amazon SageMaker Processing を構築しました。それでは、詳細を説明しましょう。 Amazon SageMaker Processing のご紹介 Amazon SageMaker Processing には、データサイエンティストと ML エンジニアが Amazon SageMaker で前処理、後処理、およびモデル評価ワークロードを簡単に実行できる新式の Python SDK が導入されています。 この SDK では […]

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Deep Graph Library が Amazon SageMaker で利用可能に

本日ここに、グラフニューラルネットワークを簡単に実装できるよう構築されたオープンソースライブラリ、Deep Graph Library が、Amazon SageMaker で利用可能になったことをお知らせします。 近年、自由形式のテキスト、画像、動画など、複雑なデータから詳細なパターンを抜き出すことができる、驚異的な性能の深層学習が世界に旋風を巻き起こしています。しかし、多くのデータセットはこれらのカテゴリーに当てはまらないため、グラフの方がわかりやすく表すことができます。 畳み込みニューラルネットワークや再帰型ニューラルネットワークのような、従来のニューラルネットワークのアーキテクチャは、そのようなデータセットに適していないことは直感的にも感じられ、新しいアプローチが必要となります。 グラフニューラルネットワークの初歩 グラフニューラルネットワーク (GNN) は、今日の機械学習におけるもっとも画期的な発展事項です。手始めに、これらの参考資料をご覧になるとよいでしょう。 GNN は、以下のような予測モデルのトレーニングに使用されています。 ソーシャルネットワーク。関連する利用者同士のつながりをグラフ化 推奨システム。顧客とアイテムの間のやり取りをグラフ化 化学分析。原子や結合をグラフ化して化合物のモデルを作成 サイバーセキュリティ。発信元と発信先の IP アドレスの接続状況をグラフ化で説明 その他多数のモデル ほとんどの場合、これらのデータセットは非常に大きく、部分的なラベル付けしかできません。ある個人から既知の不正を行う者への接続状況を分析することで、その個人が不正を行っている可能性を予測する、不正行為検出シナリオを考えてみましょう。この問題は、グラフノードの一部のみがラベル付けされる (「不正」か「正当」)、半教師あり学習タスクとして定義できます。これは大きなデータセットを手作業のラベル付けにより構築し、「線形化」して従来の機械学習アルゴリズムに適用するよりも良いソリューションになるはずです。 これらの問題に対処するためには、分野の専門知識 (小売、財務、化学など)、コンピューターサイエンスの知識 (Python、深層学習、オープンソースツール)、インフラストラクチャの知識 (トレーニング、デプロイ、モデルのスケーリング) が必要です。これらのスキルをすべてマスターしている人はごくわずかです。それが Deep Graph Library や Amazon SageMaker のようなツールが必要とされる理由です。 Deep Graph Library の紹介 2018 年 12 月に Github で初めてリリースされた Deep Graph Library (DGL) は Python のオープンソースライブラリーで、研究者や科学者がデータセットの GNN を迅速に構築、トレーニング、評価するのに役立ちます。 DGL は、PyTorch […]

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AWS DeepComposer – 生成的な機械学習モデルを使用して音楽を作成する

本日、世界初の機械学習対応のミュージカルキーボードである AWS DeepComposer を発表します。読み間違えではありません。 機械学習 (ML) には、数学、コンピューターサイエンス、コード、およびインフラストラクチャの知識がかなり必要です。これは非常に重要なことですが、意欲的な ML 開発者の多くは圧倒され、時には (あえて言うと) 退屈に感じさえするでしょう。 誰もが実用的な ML について学び、それを楽しんでいただけるように、ML を搭載したデバイスをいくつか導入しました。AWS re:Invent 2017 では、世界初の深層学習対応カメラである AWS DeepLens を導入し、開発者がコンピュータービジョンの ML について学習できるようにしました。昨年は、AWS DeepRacer を発売しました。これは強化学習によって駆動する完全に自立型の 1/18 スケールのレーシングカーです。今年、当社はそのバー (水準) をババッと引き上げます (駄洒落をお許しください)。 AWS DeepComposer の紹介 AWS DeepComposer は、開発者が事前トレーニング済みのモデルまたは独自のモデルで Generative AI を使用できるように設計された 32 キー、2 オクターブのキーボードです。 デバイスが入手できるようになったときに E メールを受信するリクエストを行うことも、AWS コンソールで仮想キーボードを使うこともできます。 以下はその詳細な説明です。 DeepComposer コンソールにログインし、 短い曲を録音するか、あらかじめ録音された曲を使用し、 お気に入りのジャンルの生成モデルを選択し (事前トレーニング済みまたは独自のもの)、 このモデルを使用して、新しいポリフォニックコンポジションを生成し、 コンソールでコンポジションを再生し、 コンポジションをエクスポートするか、SoundCloud […]

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Amazon Transcribe Medical – ヘルスケア顧客向けのリアルタイム自動音声認識

2017 年、Amazon Transcribe がローンチされました。これは、開発者がアプリケーションに Speech-to-Text 機能を簡単に追加できるようにする自動音声認識サービスです。今日、Amazon Transcribe Medical で医療音声に拡張できることを非常に嬉しく思います。 私が子供の頃、両親は両方とも医師でしたが、秘書が後でタイプしてアーカイブできるように、夜はよくマイクロカセットレコーダーを使って手紙や試験報告書を記録していました。それはかなり前のことでしたが、ウィスコンシン大学とアメリカ医師会による 2017 年の調査によると、米国のプライマリケア医は 1 日 6 時間を電子医療記録 (EHR) システムの医療レポートへの入力に費やしているということです。EHR は現在、医療従事者の標準要件となています。 医師に紙のレポートに戻るべきだと主張する人は誰もいないと思います。デジタルデータを扱う方がはるかに効率的です。それでも、長時間かかるこれらの管理業務を軽減することはできるでしょうか? 浮いた時間を、患者を診たり、病院で多忙な一日を過ごした後の休憩に余分に当てたりした方がいいことに疑いはありません。 Amazon Transcribe Medical の紹介 Amazon Transcribe Medical のおかげで、医師は人間の介入なしに、臨床メモを簡単かつ迅速に口述し、音声を正確なテキストにリアルタイムで変換できるようになりました。臨床医は自然に話すことができ、「点」や「丸」といった句読点を明示的に発声する必要はありません。このテキストは、EHR システムなどのダウンストリームアプリケーション、またはエンティティ抽出のために などの AWS 言語サービスに自動的に送信できます。 完全マネージドサービスの精神で、Transcribe Medical はインフラストラクチャの作業から解放され、実際に使用した分だけ支払うだけで簡単にスケーリングできます。高価なライセンスの初期費用は発生しません! ご想像のとおり、Transcribe Medical も HIPAA に準拠しています。 技術的な観点からは、操作はデバイスのマイクを使用して音声をキャプチャし、一般的な Websocket プロトコルに基づいて PCM 音声をストリーミング API に送信することだけです。この API は、書き起こされたテキスト、および文字レベルのタイムスタンプと句読点などとともに、一連の JSON ブロブで応答します。オプションで、このデータを Amazon Simple Storage […]

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AWS Systems Manager Explorer – マルチアカウント、マルチリージョン対応のオペレーションダッシュボード

アマゾン ウェブ サービスは 2006 年以来、IT インフラストラクチャの簡略化に努力してきました。Amazon Elastic Compute Cloud (EC2)、Amazon Simple Storage Service (S3)、Amazon Relational Database Service (RDS)、AWS CloudFormation など多数のサービスのおかげで、数百万ものお客様が AWS リージョンであればどこでも信頼性の高いスケーラブルでセキュアなプラットフォームをわずか数分で構築できるようになりました。10 年にわたって多数のハードウェアを調達、デプロイ、管理してきましたが、AWS のサービスを使用してビルダーたちが成し遂げてきたイノベーションのペースには毎日驚くばかりです。 巨大なパワーには巨大な責任が伴います。AWS リソースを作成したその瞬間に、セキュリティのほかにコストやスケーリングに対する責任が生じます。何よりもモニタリングとアラートが重要となるため、Amazon CloudWatch、AWS Config、AWS Systems Manager などのサービス展開のきっかけになりました。 ところが、お客様は、作成したアカウントやリージョンに関係なく、1 つのダッシュボードで AWS リソースに起こる可能性のある問題を一覧表示できればオペレーションがもっと簡単になることを期待されていました。 そこで、さっそく着手しました。そして本日ここに、Systems Manager の一元管理オペレーションダッシュボードである AWS Systems Manager Explorer の提供開始をお知らせします。 AWS Systems Manager Explorer のご紹介 EC2、Config、CloudWatch、Systems Manager からモニタリング情報やアラートを収集する AWS Systems Manager Explorer […]

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現在利用可能: Amazon Personalize のバッチレコメンド

本日、Amazon Personalize がバッチレコメンドをサポートするようになったことをお知らせいたします。 AWS re:Invent 2018 にて開催された Personalize は機械学習の経験をほとんど必要とせずに、アプリケーション用に個人にカスタマイズしたレコメンドを作成できる完全マネージド型サービスです。 Personalize ではオプションで顧客の人口統計情報 (年齢、場所など) だけでなく、アクティビティデータ (ページ閲覧数、サインアップ、購入など) を独自に表示します。次に、記事、製品、ビデオ、音楽など、レコメンドする項目のインベントリを提供します。以前のブログ記事で説明したように、Amazon Simple Storage Service (S3) に保存された履歴データと、JavaScript トラッカーまたはサーバー側からリアルタイムで送信されたストリーミングデータの両方を使用できます。 さらに Personalize はデータの処理と検証、重要なものの特定、正しいアルゴリズムの選択、データに合わせてカスタマイズし API を介してアクセス可能なパーソナライゼーションモデルのトレーニングと最適化を行います。これによってお客様のビジネスアプリケーションを簡単に呼び出すことができます。 ただし、一部のお客様からは、バッチのレコメンドがユースケースにより適しているとの声が寄せられています。たとえば、非常に多数のユーザーまたは項目に対するレコメンド事項を一度に計算し、それらを保存して、電子メールや通知送信などのバッチ指向のワークフローに時間をかけてフィードする機能が必要な場合があります。そのような方法を使うこともできますが、リアルタイムのレコメンドエンドポイントを使用すると、バッチ処理がより便利になり、費用対効果が高まります。 簡単なデモを見てみましょう。 バッチレコメンド事項の紹介 簡単にするために、この投稿でトレーニングされた映画のおすすめソリューションを MovieLens データセットで再利用します。ここでは、このソリューションに基づいてリアルタイムキャンペーンをデプロイする代わりに、バッチレコメンドジョブを作成します。 まず、映画をおすすめしたいユーザーを定義しましょう。S3 バケットに保存する JSON ファイルにユーザー ID を表示しただけです。 {“userId”: “123”} {“userId”: “456”} {“userId”: “789”} {“userId”: “321”} {“userId”: “654”} {“userId”: “987”} 次に、そのバケットにバケットポリシーを適用して、Personalize がバケット内のオブジェクトを読み書きできるようにします。ここでは AWS コンソールを使用していますが、PutBucketAcl API […]

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