はじめに

初級コース | 5 分

AWS Machine Learning を使用する理由

AWS は、幅広い機械学習サービスとサポートクラウドインフラストラクチャを提供し、すべてのデベロッパー、データサイエンティスト、およびエキスパートに機械学習を提供します。

機械学習の経験がないデベロッパーのために、AWS は一連の AI サービスを提供しており、パーソナライズされたレコメンデーション、コンタクトセンター、ライブメディアの字幕表示、ドキュメントの自動分析など、高度な AI 主導のアプリケーションを簡単に構築することができます。これらは、多くの場合、Amazon 自身のビジネスを強化するために使用される AI 技術の上に構築されています。Amazon SageMaker は機械学習のデベロッパーやデータサイエンティストのためのフルマネージド ML サービスです。これにより、ML モデルをすばやく大規模に構築、トレーニング、デプロイできます。専門の実務家は Amazon SageMaker でマネージドエクスペリエンスとして好きなフレームワークの上で開発したり、あるいは一般的な深層学習フレームワークとツールの最新バージョンに合わせて設定された AWS 深層学習 AMI (Amazon マシンイメージ) を使用したりすることが可能です。

AWS のお客様が ML を使用してどのように革新を図っているかをご覧ください

AWS Machine Learning サービスを詳しく見る

Amazon SageMaker - 機械学習モデルを迅速に構築、トレーニング、デプロイ

Amazon SageMaker は、すべてのデベロッパーやデータサイエンティストが機械学習モデルを大規模で構築、トレーニング、デプロイできるようにするフルマネージド型サービスです。機械学習ワークフローの各ステップの複雑さを取り除き、予測メンテナンスからコンピュータビジョン、顧客行動の予測まで、機械学習のユースケースをより簡単にデプロイできます。詳細 »

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Amazon SageMaker Studio
SageMaker Studio は ML のための初の完全統合開発環境を提供します。また、大規模な ML モデルを構築、トレーニング、およびデプロイします。
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Amazon SageMaker Ground Truth
SageMaker Ground Truth は事前に構築されたワークフローとインターフェイスを提供し、高精度のトレーニングデータセットを迅速に構築して管理するのに役立ちます。
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Amazon SageMaker Autopilot
SageMaker Autopilot は業界初の自動化された ML 機能で、自分の ML モデルを完全に可視化できます。
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Amazon SageMaker Neo
SageMaker Neo で一度トレーニングした ML モデルは、クラウドやエッジのどこでも実行できます。

AWS AI サービス - アプリケーションにインテリジェンスを容易に追加します。機械学習のスキルは要りません。

事前トレーニング済みの AI サービスは、アプリケーションとワークフローに既存のインテリジェンスを提供し、Amazon の業務で活用されているものと同じテクノロジーを基にしてビジネス成果を向上させるのに役立ちます。機械学習の専門知識がなくても AI を利用したアプリケーションを構築できます。すべてのAWS AI サービスを詳しく見る »

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Amazon CodeGuru
コードレビューを自動化して負荷の大きいコード行を特定します。
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Amazon Transcribe
アプリケーションやワークフローに、高品質な音声のテキスト変換機能を簡単に追加することができます。
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Amazon Comprehend
自然言語処理を使用して、非構造化テキストからインサイトと関係性を抽出します。
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Amazon Forecast
Amazon.com で使用されているのと同じ ML 予測技術に基づいて、正確な予測モデルを構築します。
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Amazon Rekognition
アプリケーションに画像と動画の分析を追加してアセットを一覧化し、メディアワークフローを自動化して意味を抽出します。
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Amazon Textract
わずか数時間で、テキストとデータを何百万というドキュメントから自動で抽出し、手作業を減らします。
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Amazon Polly
文章をリアルな音声に変換し、アプリケーションに声を与えます。
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Amazon Lex
対話型エージェントを簡単に構築し、顧客サービスの向上とコンタクトセンターの効率改善を実現します。
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Amazon Personalize
Amazon.com で長年使用することで完成した ML テクノロジーを使って、顧客のエクスペリエンスをパーソナライズします。
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Amazon Kendra
アプリに自然言語検索機能を追加して、ユーザーが必要な情報をより簡単に見つけられるようにしましょう。
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Amazon Fraud Detector
Amazon.com が使用しているものと同じ技術を使用して、不正である可能性のあるアクティビティを識別します。
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Amazon Translate
効率的かつ費用対効果の高い翻訳によって、多言語で相手にアプローチすることができます。

基礎

初級コース | 10 分

AWS AI サービス

AWS の AI サービスを使用すると、画像やビデオの分析、予測、パーソナライズされたレコメンデーション、仮想アシスタント、ドキュメント分析などの機能を、ML の専門知識がなくてもアプリケーションに追加できます。たとえば、デベロッパーは、Amazon Textract を使用して、わずか数時間でテキストとデータを何百万というドキュメントから自動で抽出できます。

Amazon Textract とは何ですか?

Amazon SageMaker

Amazon SageMaker は、すべてのデベロッパーやデータサイエンティストが機械学習モデルをすばやく構築、トレーニング、デプロイできるようにするフルマネージド型サービスです。SageMaker は高品質モデルの開発を容易にするため、ML の各プロセスから負荷の大きな部分を取り除きます。従来の ML 開発は複雑、高価で、繰り返しプロセスを一層困難なものにしていました。その理由は ML ワークフロー全体の総合ツールが存在しないためです。ツールとワークフローを一体化する必要がありますが、これは時間がかかり、ミスが起こりやすいプロセスです。SageMaker はこの課題を解決するために 1 つのツールセットで機械学習用に使用できる全コンポーネントを提供し、モデルを本番環境へ送り出すまでの時間を短縮して、手間と費用を大幅に抑えられるようにしました。

Amazon SageMaker とは

AWS 教育用デバイス

AWS はあらゆるスキルレベルのデベロッパー向けに設計された、教育用デバイスのポートフォリオを提供しています。ML の基礎を楽しく実用的な方法で学習しましょう。以下の動画で、AWS DeepRacerAWS DeepLens が実際にどのように使われているかをご覧ください。

ML でローリングを取得
機械学習が猫を飼う方法

学習リソース

初級コース | 30 分

AWS トレーニングと認定

Amazon のデベロッパーやデータサイエンティストのトレーニングに使用されるものと同じ ML カリキュラムで詳しく学習できます。デベロッパー、データサイエンティスト、データプラットフォームエンジニア、およびビジネス上の意思決定者は、このトレーニングを利用して、ML (機械学習)、人工知能 (AI)、深層学習 (DL) をビジネスに応用し、新しいインサイト (洞察) や価値を獲得する方法を学ぶことができます。ロールベースのラーニングパスを選択する »

AWS Machine Learning Services の紹介
このコースでは、Amazon ML と AI に関するツールを紹介します。そのツールを使用すると、さまざまなフレームワークやインフラストラクチャ向け機能、機械学習プラットフォーム、API 主導のサービスを実現することができます。ML を適切に行うには、分析のために、これらの主要なレイヤー、適切なデータストア、セキュリティ、およびリソースにまたがるコンピテンシーが必要です。
コースを開始 »
機械学習の用語とプロセス
このコースでは、基本的な ML の概念と、データを処理する機械のプロセスを紹介します。機械学習プロセスの各ステップを詳細に確認し、ML プロジェクトのフェーズで使われる一般的な用語や技法を説明します。
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AWS Foundations: 機械学習の基礎
ML とは ML はビジネス上の問題をどのように解決できますか? ML モデルを使う適切なタイミングはいつですか? ML パイプラインのフェーズは何ですか? このコースでは、ML の刺激的な分野の概念、用語、プロセスの概要を学びます。
コースを開始 »

チュートリアルとラボ

AWS ML をすぐに使い始めるのに役立つハンズオンチュートリアル。すべてのチュートリアルを表示 »

Amazon SageMaker を使用して ML モデルを構築、トレーニング、デプロイする
このチュートリアルでは、Amazon SageMaker を使用して ML モデルを構築、トレーニング、デプロイする方法を学習します。この演習では、一般的な XGBoost ML アルゴリズムを使用します。Amazon SageMaker は、デベロッパーやデータサイエンティストが ML モデルを大規模に構築、トレーニング、デプロイできるようにする、フルマネージド ML サービスです。
チュートリアルを開始する »
Amazon SageMaker Autopilot を使用して機械学習モデルを自動的に作成する
このチュートリアルでは、コードを 1 行も記述せずに ML モデルを自動的に作成します。 AutoML 機能である Amazon SageMaker Autopilot を使用することで、完全に制御して可視化しながら、分類と回帰の最適な ML モデルを自動的に作成できます。
チュートリアルを開始する »

その他のリソース

AWS 機械学習ブログ

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オンラインテックトーク

AWS ソリューションアーキテクトとエンジニアが率いるオンラインプレゼンテーションにご参加ください。プレゼンテーションはさまざまな ML トピックと専門知識レベルをカバーしています。
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AWS アーキテクチャセンター

あらゆる規模の機械学習モデルをすばやく簡単に構築、トレーニング、デプロイするためのベストプラクティスを学びましょう。
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