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。
構築
パフォーマンスが 10 倍向上したアルゴリズム: Amazon SageMaker で 10 倍 のパフォーマンスを実現するよう最適化されたプリインストールアルゴリズムを使用します。
ビルド済み Jupyter ノートブック: トレーニングデータと前処理用のフルマネージド型インスタンス。
アルゴリズムマーケットプレイス: Machine Learning 向け AWS Marketplace で、利用可能なさまざまなアルゴリズムやモデルを選択できます。
70 % のコスト削減: 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し、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
ワンクリックトレーニングと自動モデルチューニングでは AutoML 機能を使用し、最も精度の高いモデル予測を実現します。
トレーニングしたモデルを 2 倍のパフォーマンスでどこでも実行: Amazon SageMaker Neo を使用すると、モデルをトレーニングして複数のハードウェア構成で実行し、パフォーマンスを 2 倍向上させることができます。
フルマネージド型: 基盤となるインフラストラクチャをすべて管理することで、モデルトレーニングを単純化し、モデルを簡単にスケーリングできます。
デプロイ
ワンクリックデプロイ: 自動スケーリングクラスターを複数のゾーンに分散してデプロイし、高性能と高可用性の両方を実現します。
推論コストを最大 75% 削減: Amazon Elastic Inference では、必要なだけの GPU パフォーマンス量を適切にプロビジョニングできます。
自動 A/B テスト マネージド型のモデル A/B テストでは、5 つの異なるモデルで、テストを実行するための十分な柔軟性を提供します。
Auto Scaling 機能を備えたフルマネージド型のホスト: ヘルスチェックの実行、セキュリティパッチの適用、および定期的なメンテナンスを実施するためのマネージド型本番稼働インフラストラクチャです。
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
- トレーニング時間を 50% 短縮: ResNet-50 ベンチマークテストの測定では、AWS で最適化された TensorFlow のトレーニング時間が最速を記録し、50％ 以上短縮されていました
- 90% の効率的なスケーリング: AWS で最適化された TensorFlow を使用すると、ストック TensorFlow を使用した場合の 65% と比較して、最大 90% の線形に近いスケーリング効率が可能になります
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
GPU | Amazon EC2 P3
カスタムの推論 | Amazon Elastic Inference
CPU | Amazon EC2 C5
FPGA | Amazon EC2 F1
EDGE | AWS Greengrass
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。
ML 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
