Tag: Amazon SageMaker

アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社 機械学習ソリューションアーキテクトの藤川です。『AWS re:Invent』は、世界中の AWS ユーザーが集まり、ベストプラクティスや最新情報を学ぶための年次カンファレンスです。この会期中に発表された AI/ML 関連のアップデートをご紹介する AWS re:Invent Recap AI/ML シリーズが 2021年1月19日に開催されました。2020年の re:Invent では初めて Machine Learning 専用の Keynote が行われました。 AWS re:Invent Recap AI/ML シリーズでは主にこの Keynote で話された内容を以下の 4 つのセッションに分けてご紹介しました。 AWS AI サービス概要と製造業向け AI サービスの紹介 AWS ML サービス Amazon SageMaker がより簡易に AWS が実現する MLOps のためのツール群のご紹介 ML の学習とデプロイを効率化する新機能のご紹介   「AWS AIサービス概要と製造業向けAIサービスの紹介」 [Slides] アマゾン ウェブ […]

アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社 機械学習ソリューションアーキテクトの大渕です。AWS Japan では、AI/ML 関連情報を発信するイベント「AWS AI/ML@Tokyo」を定期的に開催しています。2020年12月17日にオンラインで開催された AWS AI/ML@Tokyo #9 では、AWS の 機械学習ソリューションアーキテクトより Amazon SageMaker を使って機械学習モデルの可視化と説明可能性を実現する方法をご紹介し、ソリューションアーキテクトより AWS の AI/ML サービスにおけるセキュリティについてご紹介しました。また、お客様活用事例として、東日本旅客鉄道株式会社様より、画像認識を活用した PoC 環境構築事例をお話しいただきました。

アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社 機械学習ソリューションアーキテクトの伊藤です。AWS Japan では、AI/ML 関連情報を発信するイベント「AWS AI/ML@Tokyo」を定期的に開催しています。2020年11月26日にオンラインで開催された AWS AI/ML@Tokyo #8では、AWSのAI/ML事業開発シニアスペシャリストより、エンタープライズ企業におけるAI/機械学習プロジェクトの進め方をご紹介し、ソリューションアーキテクトより、手軽に導入できるAIサービスを活用した実際のユースケースのご紹介をいたしました。また、お客様活用事例として、株式会社 JAL インフォテック様、三菱ＵＦＪインフォメーションテクノロジー株式会社様 におけるAIサービスや Amazon SageMaker を活用したDX事例をお話しいただきました。

はじめに AWS では、機械学習モデルの開発、学習、推論に最適な AWS サービスを提供しています。これらを活用することで、お客様は、データに基づく適切なビジネス判断、高品質な顧客サービスの提供、コンプライアンスの遵守等の実現が可能となります。ただし、機械学習モデルが扱うデータには細心の注意が必要です。機械学習モデルの学習データと推論時に入力されるデータに、許容範囲を超えた乖離が発生すると、モデルは期待した精度で推論結果を返すことができなくなります。昨今、 COVID-19 や企業のデジタルトランスフォーメーション (DX) の影響等で、一般消費者の生活スタイルやソーシャルネットワークでの言動、企業における従業員のワークスタイルや財務状況に至るまで、様々な指標に、予測を超えた変化が起きている可能性があります。これらは、それまでに学習された機械学習モデルの精度に影響を与える可能性があります。このように、推論時の入力データや出力結果が、学習時の許容範囲を超えて変化することをデータドリフトと呼びます。( 注釈 : データドリフトまたはデータシフトの文脈では、共変量シフト (covariate shift) やコンセプトドリフト (concept drift) などの概念、用語が使われることもありますが、本記事では、データドリフトという用語を、上記の定義に基づいて使用します。) このデータドリフトを継続的に監視する仕組みが、精度の高い推論を提供し続けるために重要です。 AWS は、このようなデータドリフト検知を含め、機械学習を組み込んだアーキテクチャにおけるベストプラクティスを、Machine Learning Lens というホワイトペーパーで公開しています (日本語版) 。また、 Amazon SageMaker を活用しているお客様は、 Amazon SageMaker Model Monitor ( 以下、 Model Monitor ) を活用して、すぐにデータドリフトの検知を開始することが可能です。本記事では、 AWS を利用した機械学習システムの検討や実装に関わる皆様を対象に、 Model Monitor のアウトプットをどのように解釈しデータドリフトの検知に利用できるのか、関連する論文や技術を、できるだけ具体的、かつ簡潔に解説したいと思います。 機械学習のビジネス活用においては、モデルのベースとなるアルゴリズムの正しい理解が重要です。それと同じように、データドリフトの検知に活用されている様々なアルゴリズムや技術についても理解することは、誤ったビジネス活用を未然に防ぐために必要不可欠です。AWS では、クラウドならではのスピード感で、すぐに Model Monitor を活用したデータドリフト検知を開始することが可能です。私たちプロフェッショナルサービスのコンサルタントは日頃、AWSを活用した機械学習モデルの開発、学習、推論のためのアーキテクチャの最適化についてガイドしています。コンサルタントにはデータサイエンティストや Machine Learning ( 以下、ML ) エンジニアなどがおり、関連論文に関する知識や現場で得たノウハウを蓄えています。本記事により、みなさまのご理解の一助となれば幸いです。 […]

みなさま、こんちには！ソリューションアーキテクトの辻です！ このブログでは Amazon SageMaker を閉域網で利用する際のポイントや設定方法、使い方を紹介します。長い記事となりますので、以下の構成に沿って、閉域網における利用まで順を追って説明します。 全体像の紹介 – パート1 閉域網の作成 (閉域網を新規作成したい方向けです) – パート2 ネットワークと権限の設定 (管理者による設定の手順などを紹介します) – パート3 エンドユーザーによる利用 (パート2, 3の手順で構築した環境での Amazon SageMaker の各種機能の利用方法を説明します) – パート4 リソースの後片付けとまとめ – パート5,6 いずれのパートも Amazon SageMaker に関して経験があり、SageMaker Python SDK などを利用したことのある方を前提としています。設定方法は東京リージョンを前提としているので、他のリージョンをお使いになる方は適切に読み替えてください。

こんにちは、アマゾン ウェブ サービス ジャパンの藤田です。Amazon SageMakerは、すべての開発者が機械学習モデルを迅速に構築、トレーニング、デプロイできるようにするための完全マネージド型サービスです。Amazon SageMakerは機械学習モデルの開発を容易にするため、機械学習の各プロセスから負荷の大きな部分を取り除きます。 今回は、開発者が機械学習の前処理、後処理、モデル評価といったワークフローをAmazon SageMaker上で簡単に行うためのPython SDKであるAmazon SageMaker ProcessingとデータサイエンスのワークフローをGPUで高速化するフレームワーク、RAPIDSを使用し、サーバレスに前処理、特徴量作成を行う方法を紹介します。

アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社 機械学習ソリューションアーキテクトの卜部です。AWS Japan では、AI/ML 関連情報を発信するイベント「AWS AI/ML@Tokyo」を定期的に開催しています。2020年10月15日にオンラインで開催された AWS AI/ML@Tokyo #7では、AWS ソリューションアーキテクトより、AWSにおけるMLOpsプロセス実装のベストプラクティスや ML CI/CD環境の構築についてお話ししました。また、お客様活用事例として、株式会社コナミデジタルエンタテインメント様、ヤフー株式会社様 におけるAmazon SageMakerの事例をお話しいただきました。

アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社 機械学習ソリューションアーキテクトの宇都宮 (Twitter: @shokout) です。AWS Japan では、AI/ML 関連情報を発信するイベント「AWS AI/ML@Tokyo」を定期的に開催しています。2020年9月3日にオンラインで開催された AWS AI/ML@Tokyo #6 では、AWS ソリューションアーキテクトより、AutoGluon という AutoML を実現する OSS の概要と、AutoGluon を Amazon SageMaker 上で活用するための手法に関して解説いたしました。

アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社の呉(Twitter: @kazuneet)です。AWS Japan では、2020年からAI/ML関連情報を発信するイベント「AWS AI/ML@Tokyo」を定期的に開催しています。2020年7月9日にオンラインで開催された AWS AI/ML@Tokyo #5では、AWS Japan によるAmazon EKS (Kubernetes + Kubeflow) と Amazon SageMaker を題材とした機械学習基盤選択の考え方と、 実際に機械学習基盤として Amazon SageMaker と Airflow を組み合わせた機械学習パイプラインを構築されたお客様をゲストスピーカーにお招きし、お客様による「体験談」をお話し頂きました。

AWS は、デジタル変革を進める小売業のお客様からの 「最先端のリテールソリューションを内製したい」というご要望にお応えするために、お客様自らがレジなし無人販売冷蔵庫を迅速に構築し学習や体験ができる This is my Smart Cooler プログラムを発表します。