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Category: Artificial Intelligence

AWS 深層学習 AMI は現在、Chainer と最新バージョンの PyTorch と Apache MXNet をサポートしています

AWS 深層学習 AMI は、完全に設定された環境を提供するため、人工知能 (AI) の開発者とデータ科学者はすぐに深層学習モデルを使い始めることができます。Amazon Machine Images (AMI) には、柔軟で直感的な深層学習 (ディープラーニング) のフレームワークである Chainer (v3.4.0) のみならず、最新バージョンの Apache MXNet と PyTorch を含みます。 Chainer の Define by Run アプローチにより、開発者はトレーニング中にすぐに計算グラフを変更することができるようになります。これは、シーケンスからシーケンスへの翻訳や質疑応答システムなど、自然言語処理 (NLP) タスクに使用されるリカレントニューラルネットワーク (RNN) などのダイナミックニューラルネットワークを実装する上でより大きな柔軟性を与えます。Chainer は、Amazon EC2 P3 インスタンスに搭載されている NVIDIA Volta GPU の計算処理を加速するための NVDIA CUDA 9 と cuDNN 7 ドライバーを使う CuPy を利用するように設定されています。当社のステップバイステップのチュートリアルを使用して、Chainerをすぐに使い始めることができます。 Ubuntu と Amazon Linux に対応している深層学習AMI は、各深層学習フレームワークの公式な最新バージョンのビルド済pipバイナリを、Condaベースの仮想環境で分離して提供します。各フレームワークは、サポートする NVIDIA CUDA […]

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2018年3月のAWS Black Belt オンラインセミナーのご案内

こんにちは。ソリューションアーキテクトの石井です。2018 年 3 月の AWS Black Belt オンラインセミナーの配信についてご案内をさせて頂きます。 2018 年 3 月の BlackBelt セミナーでは、ソリューションカットとして、働き方改革を実現するための AWS の VDI やオンラインミーティングサービス、Well-Architected Framework を活用したコスト最適化、データウェアハウスの AWS クラウドへの移行方法、AWS IoT でのデバイス管理・運用をする際に検討すべきポイント、などをご紹介します。 サービスカットでは、機械学習モデルの開発・学習・推論を素早く簡単に行うための Amazon SageMaker、ストレージとコンピューティング機能を備えた 100TB のデータ転送デバイス AWS Snowball Edge、動画ストリーミングを低遅延で分析処理に配信するための Amazon Kinesis Video Streams など、盛り沢山でお送りします。 なお、2018 年 3 月の BlackBelt セミナーは通常の火・水以外の変則的な開催日もございますのでご注意下さい。 3 月の開催予定 ソリューションカット 3/6(火)12:00-13:00 働き方改革を実現する AWS のエンドユーザーコンピューティングサービス 3/13(火)12:00-13:00 Well-Architected Framework によるコスト最適化 3/19(月)12:00-13:00 […]

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Lumberyard Beta 1.12 新たな年と新しいエンジン

古い哲学的な質問です。船の様々なパーツを年々入れ替えていったとすると、それは当初と変わらぬ同じ船でしょうか?ゲームエンジンではどうでしょう? 2018年はLumberyardにとって新たな幕開けとなると信じています。レガシーな技術も概ね刷新され(既に主だったシステムの10/12が変わっています)、7つの新たなシステムが加わり、フルリリースへ向け加速する時が来ました。 Lumberyard Beta 1.12 はこちらからダウンロードできます 2017年はLumberyardの将来に向けた基礎部分に注力してきました。新たなアニメーションツール(EMotion FX)と、新たなビジュアルスクリプティングソリューション(Script Canvas)は、既にご紹介済みですが、コンポーネント・エンティティ作業フローへの数百の機能向上による開発フロー構築や、7つの新たな Cloud Gems をリリースしまして手軽にAWSクラウドを活用した機能をプレイヤーさんに提供する事ができるようになりました。また、業界標準の植生モデリング SpeedTree 8 のライセンスをLumberyardユーザーの皆様へはエディタも含めフリーで提供させていただいていますので、本物と見まごうばかりの広大な森林や植生等をご制作いただけます。 2018年を見据えた移行:エンジンによって容易かつさらにパワフルにゲームの可能性を押上げます。クラウドの壮大なコンピューティングとストレージが触媒となりゲーム制作に新たな革新と拡張がもたらされるでしょう。まだまだ開発を進めていますが2017年の開発でも主だったところでこちらの5つがあり我々の目指す方向付けがより明確になりました。 1. Cloud Gems The Cloud Gem フレームワーク により短時間でAWSを利用した素晴らしいゲームプレイを創出できます。テキストからの音声合成、ゲーム内アンケート、音声認識等をゲームに導入して、これまでにないゲーム体験と開発を実現できます。ゲーム内のランキングは有用ですが、もしMMOの数多のNPCが音声合成で教えてくれたらいかがでしょう?もしくは音声認識で様々な選択肢・オプションを選択できたら?Gemにより少数のエンジニアでもバックエンドのソリューションを制作でき、コストの削減のみにとどまらず、ゲームの制作手法をも変革可能となります。 2. SpeedTree 8 SpeedTree 8 がLumberyardの開発者の皆様へは無償で提供されます。エンジンのレンダリング・ライティングときれいに統合されており、SpeedTreeのエディタで素早く容易に植生を皆さんのゲーム内に生成することが可能となります。もちろんお時間がなければ既に制作された樹木アセットをSpeedTreeのサイトから購入して利用することもできます。SpeedTree ストア にて手順に従い無償ライセンスを手に入れられます。さらに ドキュメント  と クイックスタートチュートリアル もありますので、すぐにも始めていただけます。 3. EMotion FX CryAnimationをEMotion FXに入れ替え、さらに機能向上を追加してリリースしています。これによりエンジニアリング要件なしにブレンドツリー、ステートマシン、ブレンドスペース等々を利用して10分とかからずにキャラクタアニメーションを制作いただけます。EMotion FXは10年以上に渡りEAやUbisoftのような開発会社に採用されており、Lumberyardに永続的なパートになることで、アーテイストさんにパワフルなソリューションを提供できるようになりました。 4. Script Canvas Script Canvas により Lua や C++ のフレームワークと同様にゲーム内の挙動を創り上げる事が可能です。EMotion FXでクールなアニメーションをキメたキャラクターをエンジニアの手助けなくScript Canvasで容易にゲーム内の挙動を組んでしまえるわけです。SciptCanvasのノードベースのインターフェースが使えるようになれば、プログラミングの知識に乏しくても簡単にクオリティの高いゲームプレイ体験を創出できます。 5. […]

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WordPress 向けの Amazon Polly プラグインが Bitnami の AMI にプレインストールされました

2 月 8 日、AWS はウェブサイトからコンテンツを簡単に音声出力し、ポッドキャストを公開することができるようにする WordPress 向けの Amazon Polly プラグインをリリースしました。音声を活用することにより、読者にあなたのコンテンツを楽しむ別の手段を提供し、より多くのオーディエンスのニーズを満たすことができます。 本日、AWS は人気が高い Bitnami の Amazon Mahcine Image (AMI) で Amazon Polly プラグインが利用可能になったことをお知らせします。最新の WordPress image packaged by Bitnami と、Amazon Polly WordPress プラグインにプレインストールされている WordPress Multisite image packaged by Bitnami は AWS Marketplace からご利用いただけます。WordPress for Production または WordPress Multi-Tier などのその他 Bitnami ソリューションにも、間もなくこのプラグインが包含される予定です。 統合された Amazon Polly プラグインを使用して、Bitnami WordPress Stack […]

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AWS 深層学習 AMI は TensorFlow と Microsoft Cognitive ツールキット用の Volta GPU に対するより高速のトレーニングを提供します

Ubuntu と Amazon Linux の AWS 深層学習 AMI に最新バージョンの TensorFlow (1.5) と Microsoft Cognitive ツールキット (2.4) が含まれます。 これらのフレームワークは、NVIDIA CUDA 9 と cuDNN 7 ドライバーのサポートを提供します。これにより、ユーザーは Amazon EC2 P3 インスタンスに対応する V100 Volta GPU によりサポートされる複合精度のトレーニングを利用できるようになります。当社の Volta における TensorFlow 1.5 のテストでは、ResNet-50 ベンチマークを合成 ImageNet データを使って FP16 モードの p3.8xlarge インスタンスでトレーニングすると、TensorFlow 1.4.1 でのトレーニングよりも 1.8 倍高速になりました。 深層学習フレームワークの最新の更新 深層学習 AMI は、個別のConda ベースの仮想環境で、深層学習フレームワークの最新の正式バージョンに対して、事前構築された pip バイナリを提供します。 […]

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ご利用の WordPress ブログに新しい Amazon Polly の声を

私は最初、皆さまに 2016 年後半に Polly について、 「Amazon Polly – 24 か国語 47 種類の声で音声変換」の投稿でお話ししました。 AWS re:Invent が起動した後、韓国語、5 種類の新しい声のサポートを追加し、Polly を aws パーティションのすべてのリージョンで利用可能にしました。また、ウィスパリング、スピーチマーク、ティンバーエフェクト、および ダイナミックレンジ圧縮などの機能を備えています。 新しい WordPress プラグイン 当社は今日、お客様のブログ投稿の高品位音声バージョンを作成するために、WordPress プラグインを使い始めています。Amazon Pollycast と呼ぶ機能を使用して、投稿中やポッドキャスト内の音声にアクセスできます! 両方のオプションにより、お客様のコンテンツにより容易にアクセスできるようになり、より広い対象者に達することを支援できます。このプラグインは、AWS アドバンストテクノロジーパートナーである WP Engine の AWS チームの共同作業でした。 ご覧の通り、このプラグインのインストールと構成は容易です。お使いのインフラストラクチャまたは AWS 上で実行する WordPress のインストレーションと共に使用できます。いずれの方法でも、Polly のすべての音声に幅広い構成オプションと共にアクセスできます。 生成される音声 (各投稿の MP3 ファイル) は、WordPress コンテンツと共に保存するか、Amazon Simple Storage Service (S3) に保存し、その際に、Amazon CloudFront 経由のコンテンツ配布のための任意のサポートが利用できます。 プラグインのインストール 既存の […]

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Model Server for Apache MXNet、ONNX サポートと Amazon CloudWatch の組み込みを開始

AWS は、大規模な予測を行うための深層学習モデルをパッケージ化してサービスを提供するオープンソースライブラリである Model Server for Apache MXNet (MMS) のバージョン 0.2 をリリースしました。それにより、Open Neural Network Exchange (ONNX) 形式でモデルを提供し、ダッシュボードとアラームを作成できる Amazon CloudWatch に直接、運用メトリックを公開できるようになります。 MMS とは? MMS は、大規模の推論のための深層学習モデルの展開を簡素化するオープンソースライブラリです。MMS は、次の機能を備えています。 モデルアーティファクトを単一のモデルアーカイブにパッケージ化するためのツール。アーカーブはモデルを提供するために必要なすべてのアーティファクトをカプセル化します。 モデルアーカイブにパッケージ化されたカスタムコードを使用して、推論の実行パイプラインの各段階をカスタマイズする機能。 REST API エンドポイントと推論エンジンを含む、事前構成されたサービススタック。 スケーラブルなモデルの提供のために、MMS、MXNet、および nginx を含む Docker イメージ。 MMS およびエンドポイントを監視するためのリアルタイム運営メトリックス。 事前構成された Docker イメージである PyPI (Python Package Index) パッケージから、または Model Server GitHub リポジトリから直接、MMS をインストールできます。 ONNX モデルサービスの開始 ONNX は、複数の深層学習フレームワークの間の相互運用性を可能にします。MMS バージョン 0.2 […]

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ClearView Social によるソーシャルシェアリングの影響を測定するための Amazon Comprehend の使用

ClearView Social は、企業の従業員が 1 クリックするだけで LinkedIn、Twitter、およびその他ソーシャルネットワークに承認済みコンテンツをシェアできるようにします。ClearView Social はその後、ピーク時にコンテンツをこれらのソーシャルネットワークにブロードキャストして、その結果として生じるエンゲージメントをリーダーボードと分析ダッシュボードで追跡します。 ClearView Social の最高技術責任者である Bill Boulden 氏によると、ClearView Social プラットフォームの主な差別化要因は、顧客がソーシャルシェアリングからの投資利益率 (ROI) を計算して追跡することを可能にする点です。ClearView Social を使用する企業は、アーンドメディア価値に基づくと、20 倍もの ROI 向上を実現しています。 これまで、ソーシャルエンゲージメントの価値を測定することは困難でした。ソーシャルシェアの価値を計算する方程式は、ユーザーがコンテンツを手動で堅実かつ正確にタグ付けすることに依存していました。しかし、コンテンツはいつも正確にタグ付けされるわけではなく、全くタグ付けされないこともありました。 手動でのタグ付けに対する依存を排除するため、ClearView Social は、テキスト内におけるインサイトと関連性の検出に機械学習を使用する自然言語処理 (NLP) サービスである Amazon Comprehend に頼りました。Amazon Comprehend のエンティティ検知機能は、人、場所、ロケーションなどの名前付きのエンティティのリストを返します。 Boulden 氏は、「当社では、記事を読んでトピックを抽出するために Amazon Comprehend を使用しており、これらは機械学習を使って自動的にタグ付けされます。この自動タグ付けは、顧客が Google AdWords API からの現行の入札価格に照らしてエンゲージメントの市場価格を簡単に見積るために役立ちます」と説明しています。 仕組み: ClearView Social と Amazon Comprehend AWS AI ブログからの記事、AWS DeepLens の拡張機能: 独自のプロジェクトの構築を例に取ってみましょう。まず、記事からの非構造化データを […]

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Zocdoc は AWS で TensorFlow を使用し患者の信頼を築きます

ヘルスケア産業は複雑です。近年の調査では、半数以上のアメリカ人は、保険の取扱い範囲を理解するのが困難だと感じており、4 分の 3 のアメリカ人は医者が保険ネットワーク内にいるかどうかをもっと容易に確認する方法を望んでいます。 Zocdoc は、患者がこの迷路の中で行く方向を明らかにしていき、医療を受ける必要のある人に、より多くの情報に基づいた選択肢を与え、ニーズに合わせたケアを見つけることができるようにする上で役立ちます。AWS の深層学習は、Zocdoc の使命の核心部分にあり、患者を支援するために医療データを最適化するものです。TensorFlow の深層学習フレームワークを使用して構築されたアルゴリズムにより、Zocdoc は患者と医師をより効率的に照合します。全国平均では、新しい患者の待ち時間が平均 24 日であるのに対し、患者は 24 時間以内に予約を取ることができます。 「当社は、ヘルスケア分野で消費者に対応する企業として、患者のエクスペリエンスを改善するために、データ指向のイノベーションをもたらそうという熱意をもっています。当社の検索プロセスでは、複数のアルゴリズムを使用して患者の意図を解析し、患者のニーズを適切な専門家と照合させています」と Zocdoc の CTO Serkan Kutan は述べています。 深層学習による検索エクスペリエンス Zocdoc の Insurance Checker では、患者は健康保険カードの写真を撮ることのみが必要です。このシステムは、深層学習をベースにしたコンピュータービジョンを使用して ID カードをスキャンし、正しいポリシー ID 情報を抽出します。Zocdoc のエンジニアリングチームとデータサイエンスチームは、さまざまな種類の ID カードを解読するのが困難であるという課題に直面しましたが、AWS のクラウドベースの GPU サーバーを使用して、わずか 1 日でニューラルネットワークの PoC(実証支援)を作成することができました。 Insurance Checker は、会員 ID 情報を抽出した後、患者の健康保険付保範囲をリアルタイムで確認し、ネットワーク内の保険給付と、予測される自己負担金を確認します。 患者が自分の健康保険付保範囲を理解している場合でも、何週間も予約待ちをしている患者と、より速く予約が取れる意思の間でのミスマッチが起こることがよくあります。Zocdoc は、患者を適切でネットワーク内の予約可能な医師と照合する、機械学習をベースにしたデジタルのヘルスマーケットプレイスを提供します。 Zocdoc のデータサイエンスダイレクター、Brian D’Alessandro は次のように述べています。「当社では、深層学習を利用して、保険カードの画像を保険会社とプランに分類し、主要テキストフィールドを抽出して読み込み、患者が付保範囲を把握し、最も適切な医者を見つける支援をしています。」 詳しい背景情報 Zocdoc は、その識別と照合システムのために TensorFlow […]

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Amazon Comprehend を使用したカスタマーレビューからのセンチメントの検知

今日の社会では、パブリックコンテンツがこれまでにない重要性を持っています。カスタマーレビューからのデータは、それに関連するセンチメントの理解がビジネスに貴重な市場認識と早期かつ積極的に問題に取り組む能力を提供することから、消費関連の意思決定に対する洞察を得るためのツールとして使われています。 センチメント分析は、文書が肯定的、否定的、中立的、または混合的のどれであるかを計算によって判断するプロセスを使用します。Amazon Comprehend は、自然言語処理 (NLP) テキスト分析サービスで、キーフレーズ、挙げられた組織名、および言語と併せてセンチメントを検知し、ドキュメントコレクションからトピックモデリングを実行することを可能にするいくつかの API で構成されています。センチメントを検知するこのサービスの機能は、テキストの評価時にスコア付けのメカニズムと属性を使用する最先端のディープラーニングアルゴリズムを用いて行われます。Amazon Comprehend トレーニングデータセットは、世界で最も大規模な自然言語コレクションのひとつである Amazon.com からの製品説明と消費者レビューにあるデータを中心に構成されています。AWS は、言語の進化に遅れを取らないために新しいデータでの再訓練が継続的に行われる完全に訓練されたモデルを提供します。一般の機械学習では、大半のデータエンジニアと開発者に対して現在持っているものとは異なるスキルセットが求められます。Amazon Comprehend はこのギャップを取り除き、開発者がすでに持っているスキルを使って簡単に NLP を実行できるようにしました。 このブログ記事では、カスタマーセンチメントを検知するために、AWS のサービスを使って構築されたサーバーレスイベント駆動型アーキテクチャの一部として Amazon Comprehend を活用する方法を説明します。 ソリューションのアーキテクチャ概要 Amazon.com の製品レビューを取り上げて、一定のレビューのセンチメントを分類するために Amazon Comprehend を使ってみましょう。Amazon Echo、Amazon Echo Dot、および Amazon Echo Show のレビューを例として使用します。次に、ブランドを損なわないようにするために追加の架空サンプルデータをアップロードし、リコールされている欠陥、破損、または危険アイテムといったニュアンスを持つ否定的な製品センチメントの取得をシミュレートします。最後に、Amazon Athena を使用して否定的なレビューに対するインタラクティブなクエリを行い、レポートをエクスポートすることによって、ビジネスが即座に対策を講じられるようにします。 レビューのアップロード: ユーザーは、カスタマーレビューをテキスト形式でカスタマーレビューバケットにアップロードします。  カスタマーレビューセンチメント分析関数: セキュアなレビューのアップロードが、レビューを一時ファイルにダウンロードし、それに対するテキスト分析を実行するように Amazon Comprehend を呼び出してから、肯定的、否定的、中立的、または賛否混合的な信頼スコアと共に全体的なセンチメントを CSV ファイルに出力するレビューセンチメント分析関数をトリガーする Amazon S3 イベントとして使用されます。センチメントが出力された CSV ファイルは、同じカスタマーレビューバケットのセンチメントフォルダに保存されます。 インタラクティブな SQL クエリ: Amazon […]

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