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。

前回の記事では、Amazon SageMaker で独自コンテナを用いて AutoGluon-Tabular を活用し、数行で高精度な機械学習モデルが構築できることをご紹介致しました。今回は、AWS Marketplace に出品されている AutoGluon-Tabular のソフトウェアを活用し、コードを記述することなく、機械学習モデルを構築する方法をご案内します。 AWS Marketplace は、ソフトウェア、データ、およびサービスを簡単に検索、購入、デプロイ、管理するために使用できる厳選されたデジタルカタログであり、セキュリティ、ネットワーク、ストレージ、データベース、といった様々なカテゴリに属する何千というソフトウェアが出品されています。今回は新しく、AutoGluon-Tabular が出品されたので、こちらを使用して機械学習モデルを構築してみます。 Step1: CSVファイルを用意します AutoGluon-Tabular ではテーブルデータを対象としています。学習データやテストデータは、pandas などの標準的なライブラリを使用して Python で読み込める有効な CSV ファイルとして格納されていれば良く、手動で前処理を行う必要はありません。各カラム名に該当するヘッダーは付けてください。後のステップで予測対象の目的変数のカラム名を指定します。 今回は、元のデータを7:3の比率で学習データとテストデータにランダムに分割し2つのファイルを作成しました。 Step2: CSVファイルをS3にアップロードします Step1 の CSV ファイルを Amazon S3 にアップロードしましょう。 Step3: SageMakerのコンソールでトレーニングジョブを実行します まず、SageMaker のコンソールの左ペインにある「アルゴリズム」（下記1）のセクションをクリックし、表示された右上の「アルゴリズムを探す」ボタン（下記2）をクリックしてください。 飛んだ先のマーケットプレイスのページの検索ボックスで autogluon を検索して、表示された「 AutoGluon-Tabular 」をクリックしてください。 飛んだ先のマーケットプレイスの AutoGluon-Tabular のページで「 Continue to Subscribe 」ボタンをクリックしてください。 料金やライセンスに関する説明が表示されますので、確認して「 Accept Offer 」ボタンをクリックしてください。AutoGluon-Tabular は OSS  であり、アルゴリズムの使用自体には料金は発生しません。SageMaker […]

表データに対する分類、回帰というタスクは機械学習のタスクの中でもビジネスに最も親密に結びついています。もし、以前にこのようなタスクに取り組まれていたなら、表データに対する推論の利用用途が多岐にわたることをご存知でしょう。ビジネスにおいて、ユーザーの購買活動、保険請求金額、医療レポート、IoT からのセンサーデータなど多種多様なソースから収集したデータに基づいて、機械学習モデルを構築することが重要となります。しかしながら、そのような多様性のあるデータを扱うことは容易ではありません。 このような問題に対し、これまでは専門家による懇切丁寧な特徴量エンジニアリングを通したアプローチがとられていました。しかしながら、近年、機械学習コンペティションでは複数のモデルのアンサンブルによるアプローチが主流となりつつあります。コンセプトとなっているのは複数のモデルを組み合わせてさらに良いモデルを作ることです。これは集合知と呼ばれており、それぞれのモデルがより多様で独立しているときに効果を発揮します。 AutoGluon-Tabular ではこのアイデアを取り入れています。多層スタックアンサンブルという手法も用いることにより AutoGluon-Tabular は AutoML のフレームワークとして様々なタスクに対して優れた精度を記録しています。また、AutoGluon-Tabular はシンプル、堅牢、高効率、高精度、フォールトトレラントを考慮しデザインされており、複雑な処理なしに高精度のモデルが作成可能です。 この AutoGluon-Tabular は Amazon SageMaker の独自コンテナ および AWS Marketplace を活用頂くことで簡単にお使い頂けます。これにより、たった数行のコードで高精度な機械学習モデルを作成することが可能となります。また、フルマネージドサービスである Amazon SageMakerを 利用することで、ラベリングタスクとの統合、セキュアでスケーラブルなモデルの作成、スポットインスタンスを利用したコスト削減が可能となります。 この投稿では、Amazon SageMaker での独自コンテナを活用する、BYOC( Bring Your Own Container ) という方法で AutoGluon-Tabular の活用 し、高精度な学習モデルを作成、デプロイし、すぐさまお客様のビジネスに利用する方法をご紹介します。また、次回の記事では、AWS Marketplace にあるソフトウェアを用いることで、コードを記述することなく活用頂く方法についてもご案内しています。 Amazon SageMaker での独自コンテナを用いた AutoGluon-Tabular の活用 本セクションでは、Amazon SageMaker ノートブックインスタンスを用いて、AutoGluon-Tabular モデルを学習し、推論を行う方法について順を追ってご説明致します。サンプルコードの詳細については、GitHub のリポジトリを参照下さい。 ステップ1: SageMaker ノートブックインスタンスの作成 このチュートリアルの最初のステップは、SageMaker ノートブックインスタンスを作成することです。今回は、コストの低い ml.t2.medium インスタンスを選びます。作成の際には、AmazonSageMakerFullAccess ポリシーを含む […]

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上総 (Twitter: @tkazusa) です。AWS Japan 目黒オフィスでは、今年から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6月11日にオンラインで開催された AWS AI/ML@Tokyo #4 では、AWS Japan による最新のAI/MLサービスアップデートとその利用用途のご紹介と、お客様活用事例として、Amazon Personalizeの活用事例をお話しいただきました。

アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社の伊藤です。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4月23日にオンラインで開催された AWS AI/ML@Tokyo #3では、AWS Japan によるAmazon SageMaker Studioの紹介と、Amazon SageMaker をご利用いただいているお客様をゲストスピーカーにお招きし、実際に導入頂いたお客様による「体験談」をお話し頂きました。

アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社の大渕です。AWS Japan は、2020年からAI/ML関連情報を発信するイベント「AWS AI/ML@Tokyo」を定期的に開催します。2020年2月6日に開催された AWS AI/ML@Tokyo #1では、AWS Japan によるAWS AI/ML サービスの紹介と、2019年12月の re:Invent 2019 で発表された Amazon SageMaker Studio など新機能の紹介を行いました。

アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社の帆足 (Twitter: @hoahoa) です。AWS Japan 目黒オフィスでは、今年から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2月27日に開催された AWS AI/ML@Tokyo #2では、AWS Japan によるサービスの最新情報や事例紹介と、Amazon SageMaker をご利用いただいているお客様をゲストスピーカーにお招きし、実際に導入頂いたお客様による「体験談」をお話し頂きました。