AWS での機械学習
すべての開発者に機械学習の恩恵を
AWS ではビジネス向けに、もっとも広範で奥深い機械学習および AI サービスを提供しています。
お客様に代わって、機械学習がすべての開発者の手に行き渡るのを妨げている、いくつかの難しい課題を解決することに注力しています。
事前にトレーニング済みの AI サービスから、コンピュータビジョン、言語、レコメンデーション、および予測のサービスを選択できます。Amazon SageMaker では、機械学習モデルを大規模に迅速に構築、トレーニング、およびデプロイしたり、人気の高いオープンソースフレームワークのサポートによりカスタムモデルを構築したりすることができます。
当社の機能は、最も包括的なクラウドプラットフォーム上に構築され、ハイパフォーマンスコンピューティングによる機械学習用に最適化されており、セキュリティと分析には妥協がありません。
「AWS は、当社が選んだ ML プラットフォームであり、世界の旅行プラットフォームになるという約束を実現するために新しい道を開いてくれるものです。」
--Expedia グループ Hotels.com 担当バイスプレジデント兼チーフデータサイエンスオフィサー、Matthew Fryer 氏
ML サービス
Amazon SageMaker
機械学習モデルを迅速に構築、トレーニング、デプロイする
Amazon SageMaker は、開発者やデータサイエンティストが機械学習モデルをあらゆる規模で、短期間で簡単に構築、トレーニング、デプロイできるようにします。リアルタイムの不正検出モデルの実行から、潜在的な医薬品の生物学的影響のバーチャル分析、野球の盗塁成功率予測に至るまで、ユースケースや業界をまたいで、機械学習の導入を成功させる上での複雑さをなくします。
Amazon SageMaker Studio: 機械学習開発のすべてのステップを実行することができる Amazon SageMaker Studio で、機械学習のための初の完全統合開発環境 (IDE) を体験することができます。データの迅速なアップロード、新しいノートブックの作成と共有、機械学習モデルのトレーニングと調整、さらに、実験を調整するためにステップ間を移動したり、デバッグを行いその結果を比較したり、ML モデルのデプロイとモニタリングを行うなどの作業を単一の視覚的なインターフェイスで行うことができ、生産性が大幅に向上します。
Amazon SageMaker Autopilot: Amazon SageMaker Autopilot を使用して、完全な可視性とコントロールでモデルを自動的に構築、トレーニングし、調整します。Amazon SageMaker Autopilot は業界初の自動機械学習機能であり、モデルがどのように作成されたか、またモデル作成にどのようなロジックが使用されたかを完全に制御し、可視化することができます。
構築
Amazon SageMaker Notebooks を使って、より速いコラボレーションを実現: プレビュー版での利用が始まった Amazon SageMaker Notebooks には数秒で作業を開始できるワンクリックの Jupyter ノートブックが搭載されています。コードの依存関係はすべて自動的に検出されるため、他のユーザーとの協業が容易になります。組み込み型アルゴリズムと深層学習フレームワークを搭載: 規模、精度、パフォーマンスに最適化された組み込み型アルゴリズムと最新の深層学習フレームワークを使用します。
ML marketplace: AWS Marketplace for Machine Learning で利用可能な何百もの構築済みアルゴリズムやモデルから選択し、Amazon SageMaker で利用することができます。
ラベル付けのコストを最大 70% 削減: Amazon SageMaker Ground Truth を利用すると、高精度なトレーニングデータセットを短時間で構築することができ、データのラベル付けコストを最大で 70% 削減できます。
トレーニング
精度の高いワンクリックトレーニング: フルマネージド型インフラストラクチャ上で、ワンクリックまたは API コールを 1 回行うだけで、モデルをトレーニングすることができます。選択したアルゴリズムからハイパーパラメータの最適な組み合わせを選択する自動モデル調整により、最大の精度を得ることができます。
実験管理: Amazon SageMaker Experiments を使用して、何千ものトレーニングランを整理、追跡、評価、比較することができます。入力パラメータ、設定および結果が自動的に読み取られるため、反復を追跡して管理することができ、複数の実験を整理して評価することができます。
問題を分析、デバッグおよび修正する: Amazon SageMaker デバッガーは、リアルタイムのメトリクスを自動的に読み取ることで、機械学習のトレーニングプロセスから不明確な点を取り除き、モデルの精度を向上させることができます。
デプロイ
ワンクリックでデプロイする: 学習した機械学習モデルをワンクリックまたは API コール 1 回でデプロイし、リアルタイムでの予測またはバッチデータの予測生成を開始することができます。
モデルの精度を長期的に維持: Amazon SageMaker Model Monitor を使用することで、コンセプトドリフトを検出して修正し、デプロイした機械学習モデルの高い品質を維持することができます。
機械学習の推論コストを最大 75% 削減: Amazon Elastic Inference を使用して、コードを変更することなく GPU による推論アクセラレーションを適切な量だけアタッチすることで、推論コストを最大 75% 削減することができます。
SageMaker Operators for Kubernetes を使用してオーケストレーションをより簡単に: Amazon SageMaker のフルマネージド型機能を機械学習インフラストラクチャに使用し、Kubernetes を引き続き使用してオーケストレーションを行い、パイプラインを管理するためのより良いコントロールを実現します。
機械学習予測の人によるレビューを実装: Amazon Augmented AI (A2I) を使用することで、機械学習予測のヒューマンレビューに必要なワークフローを簡単に構築することができます。
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
機械学習のスキルは不要
AWS の事前トレーニング済み AI サービスでは、アプリケーションやワークフロー用のすぐに使えるインテリジェンスが提供されます。AI サービスは、アプリケーションと簡単に統合することができ、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の最新化、安全性とセキュリティの改善、カスタマーエンゲージメントの向上といった、一般的なユースケースに対応します。Amazon.com および 当社の ML サービスと同様の深層学習技術を使用しているため、継続して学習を行っている API の品質と精度が得られます。何より、AWS の AI サービスでは機械学習の経験は必要ありません。
ML フレームワーク
ML フレームワークの選択肢と柔軟性
TensorFlow、PyTorch、Apache MXNet、その他の一般的なフレームワークから選択し、機械学習アルゴリズムを実験してカスタマイズすることができます。Amazon SageMaker でマネージド型として好きなフレームワークを使用したり、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 Machine Images) を使用したりすることが可能です。
- クラウド上の深層学習プロジェクトの 81% は AWS で実行されています
- クラウド上の TensorFlow プロジェクトの 85% は AWS で実行されています
- 人気の深層学習モデルで最速のトレーニング時間を記録: AWS に最適化された TensorFlow と PyTorch は、Mask-RCNN (物体検出) と BERT (自然言語処理) で最速のトレーニング時間を記録しました。詳細 »
コンピューティング
さまざまなユースケースに適したコンピューティングを手に入れる
大量のコンピューティングが必要な機械学習向け GPU から、特別なハードウェアアクセラレーション向け FPGA、推論実行のためのハイメモリインスタンスまで、幅広い強力なコンピューティングオプションを活用します。Amazon EC2 は、モデルをトレーニングしている場合でも、トレーニングしたモデルの推論を実行している場合でも、機械学習のユースケースに合わせて最適化されたさまざまなインスタンスタイプを提供します。
- P3dn インスタンスを使用している他のプロバイダと比べてネットワークスループットの速度は 3 倍
- 3.0GHz Intel Xeon を搭載した C5 インスタンスを使用することで、旧世代のインスタンスと比較して価格とパフォーマンスを 25% 改善
- F1 インスタンスを使用した、フィールドプログラマブルゲートアレイ (FPGA) によるカスタムハードウェアアクセラレーション
- Inf1 インスタンスを用いたクラウド上での機械学習推論の高性能化と低コスト化を実現
GPU | Amazon EC2 P3
GPU | Amazon EC2 G4
カスタム推論 | Amazon Elastic Inference
CPU | Amazon EC2 C5
FPGA | Amazon EC2 F1
EDGE | AWS Greengrass
AWS INFERENTIA | Amazon EC2 Inf1
分析 & セキュリティ
機械学習の分析とセキュリティ
機械学習を正常に実行するには、機械学習の機能に加えて、適切なセキュリティ、データストア、分析サービスが連動している必要があります。 AWS では、機械学習のワークロードをサポートする最も包括的な機能を利用することができます。
- ストレージに Amazon S3 と Amazon S3 Glacier を使用することで実現する 99.999999999% の耐久性と比類ない可用性
- 分析に Amazon RedShift を使用することでデータクエリが最大 400% 高速化
- 奥深い一連のセキュリティ & 暗号化機能
学習ツール
機械学習の手掛かり
AWS DeepComposer
MIDI 互換の AWS DeepComposer キーボードを使って始めましょう。機械学習で生成した作品を入力して、メロディを作曲します。
- AWS DeepComposer コンソールで、利用可能なトレーニング済みのサンプルモデルを調べたり、Amazon Sagemaker で独自のカスタム GAN アーキテクチャを構築したりすることで、オリジナルのインスピレーションに満ちた音楽を作成することができます。
- お気に入りのデジタルオーディオワークステーション (DAW) を使用して、人工知能で生成した音楽を生成し、カスタマイズします。
- 人工知能が生成した完成作品を AWS DeepComposer から SoundCloud に直接アップロードして、楽曲を世界で共有します。
機械学習の理解を深める
AWS DeepRacer
AWS DeepRacer は、完全自律走行ができる 1/18 スケールのレースカーです。自律走行による強化学習について学べるように設計されています。
- RL モデルを AWS DeepRacer にデプロイして、現実世界におけるレースのスリルを体験します
- Amazon SageMaker でモデルを作成し、AWS DeepRacer 3D レーシングシミュレーターを使ってレース場でトレーニングし、テストし、反復します
- 2019 年に始まる、世界で初めてのグローバルな自律走行レースリーグで競い、入賞と進歩の機会を目指して走り、憧れの AWS DeepRacer Cup での勝利を手にします
AWS DeepLens
AWS DeepLens は、開発者向けの世界初の深層学習可能なビデオカメラです。AWS DeepLens では、実践的な例を含むサンプルプロジェクトが用意されており、Amazon SageMaker やその他多くの AWS サービスと統合して、深層学習を 10 分以内に開始できます。
- AWS DeepLens の事前トレーニング済みのモデルライブラリ、または Amazon SageMaker を使って自分でトレーニングしたモデルから、深層学習モデルを選択します。
- モデルをデバイスにワンクリックでデプロイします。
- AWS マネジメントコンソールにリアルタイムで結果が表示されます。
機械学習プログラム | 組織用
Amazon ML Solutions Lab
Amazon ML Solutions Lab は、実践的な教育ワークショップとアドバイザリプロフェッショナルサービスが組み合わされているため、ビジネスにおける課題から、機械学習ベースのソリューション開発プロセスの詳細な手順を「逆向きに決定」していくことができます。このプロセスを通じて学習したことを組織内の他の場面でも使用し、ビジネスチャンスにおいて機械学習を活用することができるようになります。
ML プログラム | 研究者用
Amazon ML の研究に対する助成
AWS Machine Learning Research Awards プログラムでは、機械学習の新たな研究に取り組む大学の学部、教授、博士課程の学生、博士号を取得した研究者に資金援助を行います。このプログラムの目標は、多種多様な ML アプリケーションや注力分野にわたって、革新的なアルゴリズム、文献出版、ソースコードの開発を促進することにあります。
ML プログラム | 開発者用
ML (機械学習)トレーニング
AWS の機械学習トレーニングを開始しましょう。このコースは、基本的な知識と実際のアプリケーションを組み合わせてできており、Amazon の開発者をトレーニングするために使用した教材に基づいています。 開発者、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、新しい理解や価値を手に入れる方法を学ぶことができます。
AWS での機械学習の使用を開始する
