Amazon Web Services ブログ

Localization Team

Author: Localization Team

Amazon ML Solutions Lab の紹介

Amazon ML Solutions Lab が発表されました。この新しいプログラムでは、Amazon 全体の Machine Learning エキスパートが AWS のお客様と協力して、お客様のビジネスに Machine Learning を役立てる新しい方法を見い出し、Machine Learning 対応の機能、製品、およびプロセスの開発を支援します。 Amazon では、Machine Learning に 20 年を超える投資を続けており、フルフィルメントとロジスティクス、パーソナライズと推奨、予測、不正防止、サプライチェーンの最適化などの分野で革新をもたらしています。Amazon ML Solutions Lab では、Amazon の Machine Learning 関連の製品やサービスの構築に携わった同じ人材を利用できます。Amazon ML Solutions Lab のエンゲージメントでは、Machine Learning の実装プロセス全体をガイドし、教育ワークショップとブートキャンプ、アドバイザリプロフェッショナルサービス、ユーザーのデータを使用したカスタムモデル構築の実践ヘルプを提供します。 Amazon ML Solutions Lab での Machine Learning Amazon ML Solutions Lab は次の 3 つの方法で利用できます。 ブレーンストーミングと問題の明確化 – Amazon の Machine […]

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新機能 – インタラクティブな AWS コストエクスプローラー API

当社は、お客様による AWS のコストの追跡、割り当て、管理を可能にする AWS コストエクスプローラーの提供を、数年前に開始しました。この提供開始や、それ以降に追加された機能に対する反応は、非常に好評です。ただし、Jeff Bezos が語っているように、お客様は「心の底では必ず何かしらの不満を抱えています」。 私は毎日これを直接感じています。当社が新機能の提供を開始すると、それによりお客様は触発されてさらに多くを求めるようになります。たとえば、多くのお客様が揃って自社 IT インフラストラクチャの大部分を AWS クラウドに移行する中で、コストエクスプローラーにフィードする raw データに関して多くのリクエストが寄せられてきました。こうしたお客様は、AWS のコストをプログラムで調べ、アプリケーション別、部門コスト別に帳票や経理システムを更新し、支出を要約した概要ダッシュボードを構築したいと考えています。こうしたお客様の一部では、コストエクスプローラーで提供されるグラフやレポートからのデータの抽出で、問題が発生していたのです。 新しいコストエクスプローラー API 本日より、コストエクスプローラーにフィードする基盤データをプログラムで利用可能になります。新しいコストエクスプローラー API により、前述したすべてを実行できる一連の関数が提供されます。複数のディメンション (サービス、関連アカウント、タグ、アベイラビリティーゾーンなど) にわたりフィルタリングおよびグループ化されたコストと使用量を、日別または月別に集計して取得できます。これにより、簡単に使用を開始し (毎月の合計コスト)、必要な詳細レベル (本番稼働用とタグ付けされた DynamoDB テーブルへの書き込み) までリクエストを絞り込むことができ、応答は数秒で得られます。 そのオペレーションは次のとおりです。 GetCostAndUsage – フィルタリングとグループ化により、1 つのアカウントまたはすべてのアカウント (組織のマスターアカウントはすべてのメンバーアカウントにアクセスできる) のコストおよび使用量メトリクスを取得します。 GetDimensionValues – 指定された期間における指定されたフィルタに対して利用できるフィルタ値を取得します。 GetTags – 指定された期間に利用できるタグキーおよびタグ値を取得します。 GetReservationUtilization – 指定された期間における EC2 リザーブドインスタンスの使用率を、毎日または毎月の詳細度に加えてフィルタリングとグループ化を使って取得します。 これらの関数と、それによって返されるデータにより、お客様のビジネスについてより良い洞察が得られる、本当に興味深いことが可能になると私は考えています。たとえば、個別のマーケティングキャンペーンまたは開発プロジェクトをサポートするために使用するリソースにタグを付け、コストを詳細に調べて、ビジネス上の価値を測定することができます。サイバーマンデイやブラックフライデイなど、重要な出来事に関するインフラストラクチャへの支出を、1 セント単位まで知ることが可能になります。 主要事項 この API の利用方法を検討する際は、以下のことを念頭に置いてください。 グループ化 – コストエクスプローラーウェブアプリケーションで提供されるグループ化は 1 […]

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Amazon EMR で GPU インスタンスタイプを持つディープラーニングフレームワークを実行

AWS は Apache MXNet と Amazon EMR での新世代 GPU インスタンスタイプのサポートについて発表いたします。これにより、機械学習ワークフローおよびビッグデータ処理とともに分散ディープニューラルネットワークの実行が可能になります。さらに、GPU ハードウェアにより、EMR クラスター上でカスタムディープラーニングライブラリをインストールおよび実行できます。ディープラーニングフレームワークの使用を通じて、自動運転車から人工知能 (AI)、個人化されたヘルスケア、コンピュータビジョンまで、さまざまなユースケースに対応する新しいツールキットを入手できます。 Amazon EMR は、Apache Spark、Apache Hive、Presto、Apache HBase、Apache Flink などのフレームワークとともに、Amazon S3 で大量のデータを簡単かつ迅速に、コスト効率の高い方法で処理できるマネージド型 Hadoop フレームワークを提供します。ログの分析、ウェブインデックス作成、データ変換 (ETL)、財務分析、科学シミュレーション、リアルタイム処理、バイオインフォマティクスを含む、数多くのビッグデータのユースケースに低コストで対応し、確実かつ安全に処理できます。 EMR には、スケーラブルな機械学習ワークロードを実行可能にしてきた長い歴史があります。2013 年には、Apache Hadoop MapReduce を使用した分散型機械学習ワークロードの実行を支援するため、Apache Mahout のサポートが追加されました。2014 年には、お客様は Apache Spark を利用して (2015 年に公式サポートを追加)、Spark ML で利用できるさまざまなオープンソース機械学習ライブラリを使用して、スケーラブルな機械学習パイプラインを簡単に構築し始めました。 当社は過去 2 年間に、Jupyter ノートブックの簡単なインストールのための Apache Zeppelin ノートブックのサポート、およびデータサイエンティストが機械学習モデルを簡単かつ迅速に開発、トレーニングし、本番稼働に移行するための Apache Livy のサポートを追加しました。EMR の 1 秒あたりの請求と […]

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自律走行車の構築 パート 4: 自動運転の車で Apache MXNet と行動クローニングを使用

自律走行シリーズ 1 回目のブログでは、Donkey カーの構築と Amazon EC2 インスタンスでパイロットサーバーをデプロイしました。そして、2 回目のブログでは Donkey カーの運転を学び、Donkey カーが自律走行を学びました。3 回目のブログでは AWS IoT を使用して Donkey カーから AWS にテレメトリをストリーミングするプロセスをご紹介しました。 今回のブログでは、カーの運転を有効にするディープラーニングについて詳しく見ることにします。また、畳み込みニューラルネットワーク (CNN) を使用した行動クローニングの概念についても説明します。CNN は「前方には道がありますか、それともトラフィックコーンがありますか?」といったような、カーに対する質問に答えるなど、コンピュータビジョンタスクにおける最先端のモデリング技術として現れたものです。 1) AWS 自律走行車を構築し re:Invent の Robocar Rally でレースに参加 2) 自律走行車の構築 パート 2: 自律走行車の運転 3) 自律走行車の構築 パート 3: 自律走行車の接続 4) 自律走行車の構築 パート 4: 自動運転の車で Apache MXNet と行動クローニングを使用 P2 で Donkey のトレーニングデータをセットアップ トレーニングの実行方法の詳細については、すでにシリーズ 2 回目のブログで説明しました。主なステップとコマンドを簡単に復習しておきましょう。 Pi からデータを […]

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Amazon Rekognition がリアルタイム顔認識、イメージ内のテキスト認識のサポート、および機能強化された顔検出を発表

Amazon Rekognition に、3 つの新しい機能として、イメージ内のテキストの検出と認識、数千万の顔からのリアルタイム顔認識、および密集写真からの最大 100 個の顔検出が追加されました。顔の検証と識別に Amazon Rekognition をすでにご利用の場合は、ほとんどのケースで精度が最大 10% 向上します。 イメージ内のテキスト Amazon Rekognition でイメージ内のオブジェクトや顔を検出しているお客様方から、イメージに埋め込まれたテキストを認識できないかとのご要望があります。たとえば、交通監視カメラで捉えた道路標識や車のナンバープレート、TV 画面のニュースや字幕、携帯に取り込まれた家族写真の図案化された文字などです。本日より、Rekognition の「イメージ内のテキスト」を使用して、イメージからテキストコンテンツを認識して抽出できるようになりました。「イメージ内のテキスト」は、ドキュメントのイメージよりも実際のイメージで特に効果を発揮するように構築されています。多種多様なレイアウト、フォント、スタイルで埋め込まれたほとんどのラテン文字や数字のテキストがサポートされます。また、バナーやポスターなどの背景のオブジェクトに様々な向きで重ねられたテキストもサポートされます。 「ビジュアル駆動型のプラットフォームである Pinterest では、イメージの速度と画質が極めて重要ですが、これらのイメージに付随するテキストも同じように重要です。テキストは、当社の 2 億を超えるアクティブユーザーに実際に Pin するための背景情報を提供します。Amazon Rekognition の『イメージ内のテキスト』を使うことで、大量のイメージに取り込まれたリッチテキストが抽出しやすくなり、Amazon S3 に保存された何百万という Pin のレイテンシーを低く抑えることができます。これからも AWS とのパートナーシップを深め、Pinner に高品質で高速なサービスを提供し、Pinterest のビジネスを成長させていくつもりです。」– Vanja Josifovski、CTO、Pinterest 「プロの写真家が SmugMug を使用して共有したり販売したりする写真に、マラソン大会のゼッケン番号などの数字が含まれていることがあります。Amazon Rekognition の『イメージ内のテキスト』を使用すると、大量のゼッケン番号をプログラムで抽出できるため、これらの大会で写真家が撮った写真をすばやく簡単に共有したり収益化したりできるようになります。」 – Don MacAskill、Co-founder、CEO & Chief Geek at SmugMug リアルタイムの顔認識 何千万という顔のコレクションに対してリアルタイムの顔検索ができるようになりました。これにより、検索のレイテンシーが以前よりも 5〜10 分の 1 に短縮されると共に、コレクションに保存できる顔の数が […]

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AWS IoT の更新 – 新しい料金モデルでより優れた価値を提供

AWS ユーザーは AWS IoT を使用して接続済みデバイスをよりインテリジェントにしています。こうしたデバイスは、環境下 (地下、水中、現場、病室など) でデータを収集したり測定し、AWS IoT を AWS クラウドへのゲートウェイとして使用します。クラウドに接続すると、ユーザーはデバイスのデータを Amazon Simple Storage Service (S3) や Amazon DynamoDB に書き込むことができ、Amazon Kinesis と AWS Lambda 関数を使用してデータを処理し、Amazon Simple Notification Service (SNS) のプッシュ通知を開始したり、その他多くの操作を実行することができます。 新しい料金モデル (20-40% 削減) より優れた価値を提供できるように AWS IoT の料金モデルを変更することにしました。この変更により、大半のユーザーにとって約 20~40% のコスト削減になるでしょう。また、ワークロードによっては大幅な割引の対象になるユーザーもいると思います。 オリジナルモデルでは、サービスに送信またはサービスから送信されたメッセージ数をもとに請求額が定められていました。この包括的なモデルは起点としては優れていましたが、実際に使用していない AWS IoT の一部においても支払う必要があったユーザーもいたことを意味しています。たとえば、不定期に呼び出すまばらなルールセットを使用して頻繁に AWS IoT から反応を求めるデバイスを使用しているユーザーもいます。AWS の新しいモデルは、それに比べてより細かく各コンポーネントでそれぞれの料金が適用されます (米国東部 (バージニア北部) リージョン)。 接続 – 使用しているデバイスが AWS IoT […]

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Apache MXNet で ONNX をサポート

AWS は ONNX-MXNet の利用開始を発表しました。これは Open Neural Network Exchange (ONNX) ディープラーニングモデルを Apache MXNet にインポートするためのオープンソース Python パッケージです。MXNet は充実した機能を備えたスケーラブルなディープラーニングフレームワークで、Python、Scala、R といった人気の言語に対し API を提供します。MXNet で ONNX 形式をサポートすることで、開発者は PyTorch、Microsoft Cognitive Toolkit、Caffe2 など、他のフレームワークを使用してモデルを構築したりトレーニングすることができます。また、高度に最適化されたスケーラブルなエンジンの MXNet を使用した推論に対し、こうしたモデルを MXNet にインポートすることもできます。 AWS が ONNX 形式に貢献できることを大変喜ばしく思っています。Facebook、Microsoft、そしてディープラーニングコミュニティと協力し、ディープラーニングのユーザーが利用しやすい便利なものにすべく、ONNX の開発に取り組みます。 ONNX とは ONNX はディープラーニングモデルをエンコードするためのオープンソース形式です。ONNX はニューラルネットワークの計算グラフ、グラフ内で使用される演算子の広範なリストの形式を定義します。拡大中のフレームワークリスト、ハードウェアベンダー、ディープラーニングの開発を手掛ける開発者などにサポートされている ONNX は、容易にフレームワーク間を移動し、目の前の課題に最適なフレームワークを選別することができます。 クイックスタート 今回は ONNX-MXNet を使用して MXNet に ONNX-MXNet をインポートする方法、そして推論用にインポートしたモデルを使用する方法をご紹介します。これにより、MXNet の最適化した実行エンジンのメリットを活用することができます。 ステップ 1: インストール まず、ONNX […]

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Amazon Polly が 9 つの対象 AWS リージョン、韓国語のサポート、新しいインド英語音声を追加

Amazon Polly は、テキストを生きた話し声に変換する AWS のサービスです。Amazon Polly に 9 つのリージョンが追加され、Polly が利用可能なリージョンの合計数が 14 となったことを発表いたします。さらに、韓国語サポートの開始、テキスト読み上げ機能ポートフォリオへのインド英語音声の追加を発表いたします。新しい韓国語の女性音声 Seoyeon、およびインド英語音声の Aditi をご紹介します。 Amazon Polly は、世界中のお客様に対して最大の安定性と最小のレイテンシーを提供するべく、以下の 14 の AWS リージョンで提供されます: アジアパシフィック (ムンバイ)、アジアパシフィック (ソウル)、アジアパシフィック (シンガポール)、アジアパシフィック (シドニー)、アジアパシフィック (東京)、カナダ (中部)、欧州 (フランクフルト)、欧州 (アイルランド)、欧州 (ロンドン)、南米 (サンパウロ)、米国東部 (バージニア北部)、米国東部 (オハイオ)、米国西部 (北カリフォルニア)、および米国西部 (オレゴン)。 Amazon Polly は re:Invent 2016 で発表されて以来、最も多いリクエストの 1 つとして、追加言語のサポートがありました。お客様からの最も多くのリクエストがあった言語の 1 つが韓国語です。お客様の需要にお応えして、最初の韓国語音声 Seoyeon を発表いたします。

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AWS Deep Learning Conda と Base AMI の利用開始について

AWS は AWS Deep Learning AMI に Conda ベースの AMI と Base AMI という 2 つの新しいバージョンを利用可能にしたことを発表しました。このブログでは、新しい AMI を最大限に活用するための手順と追加リソースについてご説明します。 Conda マネージド型環境を取り入れた新しい Deep Learning AMI Amazon Linux と Ubuntu を対象にした新しい Deep Learning AMI には、人気のオープンソースパッケージと環境管理ツールである Conda を使用して作成したディープラーニング用の Python 環境がプリインストールされています。Conda マネージド型 Python 環境は、Apache MXNet、TensorFlow、Caffe2、PyTorch、Keras、CNTK、Theano を含む、人気のディープラーニングフレームワーク用に事前設定されています。また、Python 環境にはそれぞれ Python 2 と Python 3 が含まれています。AWS マネジメントコンソールを使用して AWS EC2 インスタンスにログインすると、Conda 環境すべてを含むリストがコンソールメッセージとして表示されます。 次のコマンドを実行すると、このリストを取得できます。 conda […]

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Machine Learning ユーザー向けの新しい AWS Deep Learning AMI

この度、AWS Deep Learning AMI の新しい 2 つのバージョンの提供を開始しました。人気のオープンソースパッケージと環境ツールの Conda を使用して作成したディープラーニングフレームワーク用に別の Python 環境を使用する Conda ベースの AMI、そして独自のカスタマイズしたディープラーニングモデルをデプロイするための GPU ドライバとライブラリを使用する Base AMI です。 学会と業界の両方に渡り、ディープラーニングテクノロジーはフレームワーク、アルゴリズム、そして新しい方法や理論に渡り、急速に進化しています。そのため、素早く安全にアルゴリズムをテストしたり、フレームワークの特定のバージョンの最適化、テストやベンチマークの実行、新しく始めるプロジェクト開始の共同作業などにおいてツールを必要とする開発者達にとって複雑の原因になっています。そこで、AWS Deep Learning AMI においても、そうした自由と柔軟性を提供するために仮想環境を追加することにしました。また、新たに開発者用リソースもセットアップすることで、これまで以上に AMI の理解を深めたり、プロジェクトに適切な AMI を選択したり、ハンズオンチュートリアルを利用できるようにしています。 Conda ベースの Deep Learning AMI Conda ベースの AMI は Conda を使用して作成したディープラーニングの Python 環境にプリインストールされています。各 Conda ベースの Python 環境は、人気のディープラーニングフレームワークの公式 pip パッケージと、その依存関係を含むように設定されています。たとえば、ニューラルネットワークモデルをトレーニングするためのディープラーニングコードを実行する準備が整い、完全に仕上がった仮想環境とお考えください。ステップバイステップガイドでは、任意のディープラーニングフレームワークを使用した環境をアクティブ化する方法や、シンプルな 1 行のコマンドを使用して環境を切り替える方法について説明しています。 AMI のメリットは他にもあります。AMI の環境は相互に孤立した自己完結型のサンドボックスとして稼働します。つまり、サンドボックス内でディープラーニングのコードを実行すると、実行時の環境を完全に見通し全体的に管理することができます。AMI の他のディープラーニング環境を中断してしまう心配なく、新しいソフトウェアパッケージをインストールしたり、既存のパッケージのアップグレードや環境変数を変更することができます。実行環境でこのレベルの柔軟性と詳細管理を行えるということは、一貫性のある再生可能な方法でディープラーニングモデルのテスト実行やパフォーマンスのベンチマークが行えることを意味しています。 最後に、AMI は Jupyter […]

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