Amazon Machine Learning は、どのスキルレベルの開発者でも、機械学習テクノロジーを簡単に使用できるようになるサービスです。Amazon Machine Learning では、複雑な機械学習(ML)アルゴリズムおよびテクノロジーを学習する必要なく、 ML モデルの作成プロセスを説明する仮想化ツールおよびウィザードを提供します。モデルの準備が整ったら、Amazon Machine Learning により、カスタムの予測生成コードを実装したり、インフラストラクチャを管理する必要なく、単純な API を使用してアプリケーションの予測を簡単に取得したりできるようになります。

Amazon Machine Learning は、Amazon 社内のデータサイエンティストコミュニティで数年間使用されてきたものと同じ実証済みの高度にスケーラブルな ML テクノロジーに基づいています。このサービスでは、強力なアルゴリズムを使用して、既存のデータのパターンを検索することで ML モデルを作成します。その後、Amazon Machine Learning ではこれらのモデルを使用して新しいデータを処理し、アプリケーションの予測を生成します。

Amazon Machine Learning は高度にスケーラブルで、毎日数十億件の予測を生成し、それらの予測を高いスループットでリアルタイムに処理することができます。Amazon Machine Learning では、ハードウェアまたはソフトウェアへの先行投資はなく、従量制の料金体系であるため、小規模で開始して、アプリケーションの拡大に合わせてスケーリングできます。

Amazon Machine Learning の概要(日本語字幕)

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「Why Our Customers Love Amazon Machine Learning」 をご覧ください。 AWS パートナーの 47Lining の CEO からのゲスト投稿。

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Hudl

AWS 導入事例: Hudl による、Amazon Redshift と Amazon Machine Learning を使ったスポーツ試合の予測分析

「Hudl により、コーチとアスリートが試合に備え、首位を保つ方法が大幅に革新されました。」

Upserve: スマートなレストラン管理支援

AWS 導入事例: Upserve と Amazon Machine Learning

「当社では Amazon Machine Learning を使用して、一晩にレストランに入店する顧客の総数を予測できます」

AWS 導入事例: BuildFax & Amazon Machine Learning

BuildFax が、Amazon Machine Learning を使用してどのように "誰でも予測モデルの構築処理ができる" ようにし、迅速に結果を生み出せるようにしたのかを見てみましょう。

AWS 導入事例: AdiMap & Amazon Machine Learning

スタートアップとして、AdiMap では、Amazon Machine Learning を使用して「規模に応じたフィナンシャルインテリジェンスを提供して、ユーザーとお客様が競争力を得られる」ようにします。
 

AWS 導入事例: Fraud.net & Amazon Machine Learning

最先端のクラウドソーシングの不正防止プラットフォームとして、Fraud.net では Amazon Machine Learning を使用して、複雑さの軽減や新しい不正パターンの理解に役立てています。

 


Amazon Machine Learning パートナーは、お客様が Amazon Machine Learning を活用し、よりスマートなシステムを構築することをサポートします。Amazon ML は、開発者のスキルレベルにかかわらず、機械学習テクノロジーを簡単に使用できるようになるサービスです。 

47Lining は、ビッグデータコンピテンシーの指定を受けた AWS アドバンストコンサルティングパートナーです。47Lining ではビッグデータソリューションを開発し、Amazon Redshift、Kinesis、S3、DynamoDB、Machine Learning、Elastic MapReduce などの基本的な AWS のビッグデータ構成要素から構築されるビッグデータのマネージド型サービスを配信しています。47Lining は、お客様がデータ主導型のビジネスのために驚異的な「データマシン」を構築、運用、管理するためのお手伝いをします。

詳細 | お客様の導入事例お問い合わせ

NorthBay は、予測や高度な解析へと向かうワークロードによるパートナープラクティスで、お客様を支援します。Amazon Machine Learning はその他の AWS サービスと十分に統合され、強力な ML アルゴリズムの高品質の実装を提供するので、NorthBay の提供サービスと非常にうまく適合します。 

詳細 | お客様の導入事例お問い合わせ


AmazonMachineLearning_Benefit_EasilyCreate

Amazon Machine Learning API およびウィザードにより、すべての開発者にとって、Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)Amazon Redshift、または Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) の MySQL データベースに保存されているデータから ML モデルを作成して細かく調整し、予測のためにこれらのモデルのクエリを行うことが容易になります。サービスの組み込みのデータプロセッサ、スケーラブルな ML アルゴリズム、インタラクティブデータおよびモデル可視化ツール、および品質に関するアラートにより、モデルを迅速に構築および調整することができます。

 

AmazonMachineLearning_Benefit_Seconds

Amazon Machine Learning は、エンドツーエンドのモデル作成、デプロイメント、およびモニタリングを提供するマネージドサービスです。モデルの準備が整ったら、アプリケーションに対する予測を迅速かつ確実に生成できるため、機械学習インフラストラクチャを構築、スケール、管理するために必要な時間と投資が必要なくなります。


AmazonMachineLearning_Benefit_ScalablePerformance

Amazon Machine Learning 予測 API を使用すると、アプリケーションに対する数十億件の予測を生成することができます。バッチ予測 API を使用すると、多数のデータレコードに対する予測をすべて 1 度にリクエストできます。または、リアルタイム API を使用すると、個別のデータレコードの予測を取得して、インタラクティブウェブ、モバイル、またはデスクトップアプリケーションでその予測を使用できます。

AmazonMachineLearning_Benefit_Inexpensive

Amazon Machine Learning では、初期費用がかからず、従量制の料金体系であるため、小規模で開始して、アプリケーションの拡大に合わせてスケールすることができます。

 

AmazonMachineLearning_Benefit_ProvenTechnology

Amazon Machine Learning は、Amazon がサプライチェーン管理、不正取引の特定、カタログの編成などの重要な機能の実行に使用してきたものと同じ、実証済みの高度にスケーラブルな ML テクノロジーに基づいています。


Amazon Machine Learning により、不正の可能性がある小売取引の特定、不正または不適切なアイテムレビューの検出に役立つ予測モデルの構築が容易になります。

導入事例を読む >>

Amazon Machine Learning では、予測分析モデルを使用して、これまでのお客様のアクションに基づいて、アイテムをお勧めしたり、ウェブサイトのフローを最適化したりすることにより、ウェブサイトでさらにパーソナライズされた顧客体験を提供することができます。

Amazon Machine Learning は、ターゲットを絞ったマーケティングキャンペーンを実行する上で役立ちます。たとえば、Amazon Machine Learning は以前のお客様のアクティビティを使用して、対象とするお客様に最も関連性のある E メールキャンペーンを選択できます。

Amazon Machine Learning では、非構造化テキストを処理したり、コンテンツに基づいたアクションを取ったりできます。たとえば、Amazon Machine Learning を使用すると、製品レビューを評価する、評価しない、どちらでもないに分類するアプリケーションを構築できます。

Amazon Machine Learning では、失われる可能性が高いお客様を検出することができるため、そのようなお客様にプロモーションまたはカスタマーサービスをお知らせすることで、前もって対処できます。

Amazon Machine Learning では、E メールのメッセージ、コメント、電話での対話のトランスクリプトを含む、お客様からのフリーフォームのフィードバックを処理し、それらの問題に対処するために最適なアクションを推奨できます。たとえば、Amazon Machine Learning を使用して、ソーシャルメディアのトラフィックを分析し、製品サポートの問題を抱えるお客様を見つけ、適切なカスタマーケアの専門家にそのようなお客様の対応を引き継ぐことができます。