Amazon Web Services ブログ

【開催報告】Digital Advertising Japan Seminar 2018 – Machine Learning 事例祭り –

こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの八木達也 ( @ygtxxxx ) です。 7月23日に、「Digital Advertising Japan Seminar 2018 – Machine Learning 事例祭り –」を開催いたしました。 AWSジャパン主催でデジタル広告業界の方向けのイベントを開催するのは2年ぶりでしたが、定員60人のところ55名の方にお集まりいただき、盛況となりました。             このイベントは「Digital Advertising、AdTech 領域における Machine Learningの実践知」を「互いに学び合う」ことができる場を作ることを目標としていたため、AWSメンバーによるプレゼンテーションだけではなく、お客様プレゼンテーションを中心としたAGENDAを構成しました。機会学習という領域における、テクノロジー視点でのお取組み、組織育成視点でのお取組み、それぞれの視点で最先端な活動をなさる方々よりご登壇を頂きました。 まずは主催者の唐木/八木よりオープニングセッションを行いました。 唐木より全体の説明を行い、八木より「Machine Learning for Digital Advertising」というタイトルでプレゼンテーションを行いました。 Machine Learning for Digital Advertising from Amazon Web Services Japan 次に、アナリティクス スペシャリスト ソリューションアーキテクトの志村より「AWS ML Services Update」というタイトルでプレゼンテーションを行いました。 AWS ML Update from Amazon […]

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AWS 深層学習 AMI に ONNX が含まれ、深層学習フレームワーク間でのモデルの移植性が向上

Ubuntu および Amazon Linux 用の AWS 深層学習 AMI (DLAMI) に完全に設定済みの Open Neural Network Exchange (ONNX) がプリインストールされることになり、深層学習フレームワーク間でのモデルの移植性が向上しました。このブログ記事では、ONNX を紹介し、DLAMI で ONNX を使用してフレームワーク間でモデルを移植する方法を示します。 ONNX とは ONNX は、オープンソースライブラリであり、シリアライゼーションフォーマットを使って深層学習モデルをエンコードおよびデコードします。ONNX は、ニューラルネットワークの計算グラフのフォーマットと、ニューラルネットワークアーキテクチャで使用される演算子の広範なリストを定義します。ONNX は、Apache MXNet、PyTorch、Chainer、Cognitive Toolkit、TensorRT などの一般的な深層学習フレームワークですでにサポートされています。普及しているツールで ONNX のサポートが拡大することにより、機械学習の開発者は、ツールの違いを超えてモデルを移動し、必要な作業に最適なツールを選択することができるようになります。 Chainer モデルを ONNX にエクスポートする それでは、Chainer モデルを ONNX ファイルにエクスポートする手順を見てみましょう。 まず、Ubuntu または Amazon Linux で DLAMI のインスタンスを起動します。以前に起動したことがない場合は、DLAMI を使い始める方法を説明しているこの素晴らしいチュートリアルをご覧ください。 SSH 経由で DLAMI に接続したら、DLAMI に設定済みでプリインストールされている Chainer Python 3.6 […]

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機械学習の正確性に関する考察

本ブログ記事は、機械学習の正確性とバイアスについての大まかな考えをいくつかまとめたものです。 まず、顔認識トライアルを実施した最近の ACLU ブログ記事に関する意見から始めましょう。ACLU は Rekognition を使って、公開されている 25,000 枚の逮捕写真を用いた顔データベースを構築してから、アメリカ連邦議会の現議員全員の公開写真でデータベースの顔の類似性検索を実行しました。この検索では 535 件中 28 件の誤一致 (信頼水準 80%) が見つかり、これは 5% の誤認 (「偽陽性」とも呼ばれます) 率、95% の 正解率となります。ACLU はデータセット、手法、または詳細な結果を公開していないので、ここでは ACLU が公表した事柄に基づいて判断することしかできませんが、ACLU の主張に関しては以下のように考えています。 Rekognition における顔認識 API のデフォルト信頼性しきい値は 80% です。これは、広範な一般的ユースケース (ソーシャルメディアで著名人を認識する、または写真アプリでよく似た家族を認識するなど) には適切ですが、公共安全のユースケースには適切ではありません。ACLU が使った 80% の信頼性しきい値は、個人の正確な認識を確実にするには低すぎる値です。このレベルの信頼性では、偽陽性は避けられません。 AWS では、公開されている AWS ドキュメントに記載されているとおり、精度の高い顔の類似性一致が重要となるユースケースには 99% を推奨しています。偽陽性に対する信頼性しきい値の影響を説明するために、AWS は、学究的環境で一般的に使用される 850,000 を超える顔のデータセットを使って顔コレクションを作成し、テストを実施しました。次に、アメリカ連邦議会 (上院および下院) の全議員の公開写真を使い、ACLU ブログと似た方法でこのコレクションの検索を行いました。 信頼性しきい値を 99% (AWS ドキュメントで推奨されている値) に設定した場合、より大きな顔のコーパス (ACLU のテストよりも […]

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TensorFlow コンテナと Amazon SageMaker での「独自のアルゴリズムの導入」を活用する、カスタムラベルの転移学習

データ科学者および開発者は、Amazon SageMaker の完全マネージド型機械学習サービスを使用して機械学習 (ML) モデルを構築およびトレーニングし、実稼働対応可能なレベルでホストされている環境に直接デプロイすることができます。 このブログ記事では、Amazon SageMaker を使用して、トレーニングと推論のための独自のコードで TensorFlow コンテナによる転移学習を行う方法を説明します。 転移学習は、追加のカスタムラベルのために AlexNet や ResNet[1] などの既にトレーニングされたニューラルネットワークを再トレーニングするためにコンピュータビジョンの問題で使用されるよく知られているテクニックです。また、Amazon SageMaker は、組み込みの画像分類アルゴリズムによる画像分類のための転移学習もサポートしており、独自のラベル付き画像データを使用して ResNet[1] ネットワークを再トレーニングすることもできます。Amazon SageMaker についての詳細は、この画像分類のドキュメントを参照してください。転移学習および関連するガイドラインをいつ使用するかを理解するには、こちらをご覧ください。 Amazon SageMaker の組み込みの画像分類アルゴリズムは幅広い種類の用途に適していますが、事前にトレーニングされたネットワークとそれがトレーニングされた画像データの異なる組み合わせが必要となる場合があります。たとえば、念頭に置いておくべき基準のいくつかは、元のデータセットと新しいデータセットの類似性、新しいデータセットのサイズ、必要なラベルの数、モデルの精度、トレーニングしたモデルのサイズ、そして再トレーニングに必要なコンピューティング能力の量などです。仮に、トレーニングしたモデルをハンドヘルドデバイスにデプロイしようとしているなら、MobileNet などのフットプリントが小さいモデルを採用する方が良いかもしれません。あるいは、コンピューティング効率がより良いモデルが欲しいなら、Xception のほ方が VGG16 や Inception よりも優れています。 このブログ記事では、ImageNet データセットで事前にトレーニングした inception v3 ネットワークを採用し、Caltech-256 データセット (Griffin、G. Holub、AD. Perona、P. The Caltech 256. Caltech Technical Report) を使用して再トレーニングします。Amazon SageMaker を使用すると、独自のコンテナをバンドルして Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR) にインポートするのが非常に簡単になります。あるいは、Amazon […]

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R5、R5d、z1d インスタンスが利用可能になりました

つい先週のことですが、私は高速なプロセッサーとより多くのメモリを使用する EC2 インスタンスを起動する計画について語りました。本日より R5、R5d、z1d インスタンスが利用開始となったことを報告させていただきます。では詳しく見てみましょう。 R5 インスタンス メモリ最適化された R5 インスタンスは、カスタム Intel® Xeon® Platinum 8000 シリーズ (Skylake-SP) プロセッサーを使用し、持続するオールコア Turbo Boost を搭載した最大 3.1 GHz で動作します。これらは分散インメモリキャッシュ、インメモリ分析、ビッグデータ解析に最適で、6 つのサイズが利用できます。 インスタンス名 vCPU メモリ EBS 最適化された帯域幅 ネットワーク帯域幅 r5.large 2 16 GiB 最大 3.5 Gbps 最大 10 Gbps r5.xlarge 4 32 GiB 最大 3.5 Gbps 最大 10 Gbps r5.2xlarge 8 64 GiB 最大 […]

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1億2500万人のゲーマーをオンラインでスムーズにプレーするにはどうすればいいでしょうか?Epic GamesがFortniteについて語ってくれました。

FortniteのクリエイターであるEpic Gamesは、2018年7月17日にニューヨークのJavits Centerで開催されたAWSサミットでAWSサービスへオールインを明らかにしました。 ゲーム上に1億2500万人のプレイヤーを想像してください。1億2500万人、それはニューヨークの人口の15倍になります。マルチプレイヤーゲームをプレイしているすべての人が、夢を実現するでしょう。 プレイヤー全員が素晴らしい時間を過ごすことを保証しなければなりません。どのようにしてこの大変多くの人々のすべてのデータを取り扱うのでしょう? Epic GamesのFortnite クリエイターが今年、自分自身でそれを見つました。Fortomiteのこの驚異的な成長により、Epic Gamesが毎月2ペタバイトのデータを扱わなければいけないことを意味します。2,000テラバイトのハードドライブが積み上がっていることを想像してください。どのようにゲームデベロッパーがその規模の情報量を処理するでしょうか?

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[AWS Black Belt Online Seminar] Amazon Elastic File System (Amazon EFS) 資料及び QA 公開

先日 (2018/7/4) 開催しました AWS Black Belt Online Seminar 「Amazon Elastic File System (Amazon EFS)」 の資料を公開しました。当日、参加者の皆様から頂いた QA の一部についても共有しております。 20180704 AWS Black Belt Online Seminar Amazon Elastic File System (Amazon EFS) from Amazon Web Services Japan PDF Q. EFSを複数のLambda間でのデータ共有に使ってみたいのですが、可能ですか ? A. Lambda 関数から EFS にアクセスすることはできません。Lambda 関数の間で情報共有を行う場合は DynamoDB を利用するか S3 を介したファイル渡しなどで実装してください。 Q. 最大どれくらいのスループットがでますでしょうか。 A. デフォルトの最大スループットは 1GB/s または 3GB/s が設定されており(リージョンによって異なります)、上限緩和申請を行うことができます。 Q. S3へのバックアップオプションなどはありますか? A. 現時点で EFS の機能として EFS から S3 へのバックアップ機能は提供されておりません。バックアップソフトウエアを利用して(EC2など)、S3に格納することなどをご検討ください。 Q. 拡張するサイズに制限をかけることはできますか? A. ファイルシステムが拡張する際の上限を設ける機能は現時点では提供されていません。 Q. オンプレからはDirect Connect経由でアクセス可能とのことですが、その場合も通信料金(下り課金)は発生しないのでしょうか。 A. AWS Direct Connect のデータ送信の料金が発生します。 Q. AWS Storage Gateway との使い分けはどのように考えるべきですか。 […]

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Piksel RetailによるAWS上のSAP Hybris Commerceのホスティング

Piksel Retailのジェネラルマネージャーを務めるJonathan Kirby、同じくPiksel Retailのテクニカルアーキテクトを務めるMichal Stypikによる記事です。 多くの小売環境で、伝統的な方法として最もよく述べられるものに、SAP Hybris Commerceをプロダクションに導入していることがあります。Hybris Commerceは、インプレース方式のコードリリースにより、静的なクラスターとして実装されます。つまり、構成変更のために、実行中のサーバー上でファイルを置き換えたり更新したりする必要があります。アップデートには慎重なリリース計画が必要であり、ダウンタイムを適切に管理する必要もあり、現行ページの裏で変更を行わなければならず、プロセス全体が非常に混乱する恐れもあります。 いくつかの組織で、SAP Hybris Commerceをクラウドに移行することを選択していますが、「リフト・アンド・シフト」の方法を採用しています。これは、クラウドに移行はしたものの、その過程で再構築はしていないことを意味しています。その結果、プラットフォームはオンプレミス環境とほぼ同じように動作しています。 Pikselのグループ企業であるPiksel Retailでは、最近、これらの課題に対処するために、デジタルコマースチャネル (Digital Commerce Channel、DC2)を構築しました。DC2は、SAP Hybrisベースのeコマースソリューションで、Amazon Web Services (AWS)上に導入しています。

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Amazon Redshift の結果のキャッシュでクエリの応答時間を 1 秒未満に

お客様によると、データウェアハウスやビジネスインテリジェンスのユーザは、常に迅速な意思決定ができるように、非常に高速な応答時間を求めているということです。またユーザは、データが変わっていなくても、同じクエリを何度も繰り返すことがよくある、とも言います。クエリを繰り返すたびにコンピューティングリソースを消費するので、クエリ全体のパフォーマンスが低下します。 今回の記事では、Amazon Redshift のクエリ結果のキャッシュについて説明します。結果のキャッシュは、まさにその名前が示すことを実行します。つまり、クエリ結果をキャッシュに格納するのです。同じデータに対して同じクエリが行われると、同じクエリを再実行するのではなく、前の検索結果をキャッシュから読み取って即座に返します。結果のキャッシュによって、システムの使用が削減され、他のワークロードでより多くのリソースを利用できるようになります。これにより、ユーザーの応答時間が高速になり、クエリ全体のスループットが向上し、並行処理が増加します。

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