AWS での機械学習

すべての開発者とデータサイエンティストが利用できる機械学習

Amazon は、20 年以上にわたって人工知能の分野で大規模な投資を行ってきました。Amazon の社内システムの多くは、機械学習 (マシンラーニング; ML) アルゴリズムによって実行されています。また、フルフィルメントセンターにおける経路の最適化から、Amazon.com の推奨エンジンである Alexa を使用した Echo、Amazon のドローンイニシアチブである Prime Air、新しい小売り体験を提供する Amazon Go に至るまで、機械学習はお客様にご利用いただいている機能の中核を成しています。これらの取り組みはほんの一部にすぎません。Amazon の使命は、私たちの知識と機械学習の機能をフルマネージドサービスとして提供し、すべての開発者とデータサイエンティストに利用していただくことです。

AWS での機械学習を使用する理由

すべてのお客様向けの機械学習

AWS では、データサイエンティスト、機械学習の研究者、開発者のいずれを問わず、ニーズと専門知識のレベルに合わせて機械学習のサービスとツールを利用できます。

API 主導の機械学習サービス

コンピュータビジョン、音声、言語分析、チャットボット機能といった、研鑽の積まれた多様なサービスを使用することで、開発者はアプリケーションにインテリジェンスを簡単に追加できます。

幅広いフレームワークをサポート

AWS では、TensorFlow、Caffe2、Apache MXNet などの主要なすべての機械学習フレームワークをサポートしているため、ご自身で選んだモデルを使用または開発することができます。

幅広いコンピューティングオプション

AWS では、強力な GPU ベースのインスタンス、コンピューティング最適化インスタンスやメモリ最適化インスタンス、さらには FPGA を使用した幅広いコンピューティングオプションを利用してトレーニングと推論を実行できます。

プラットフォームの緊密な統合

機械学習のサービスは、機械学習ワークロードの実行に必要なデータレイクやデータベースツールといったプラットフォームの他の部分と緊密に統合されています。AWS 上のデータレイクでは、ビッグデータ向けの最も包括的なプラットフォームを利用できます。

包括的な分析

データウェアハウス、ビジネスインテリジェンス、バッチ処理、ストリーム処理、データワークフローオーケストレーションといったデータ分析向けの包括的なサービスから選択できます。

安全性

詳細なアクセス権限ポリシーでリソースへのアクセスを制御します。ストレージおよびデータベースサービスで提供されている強力な暗号化により、データの安全性を確保します。キー管理の柔軟なオプションでは、暗号化キーをご自分で管理するか、または AWS で管理するかを選択できます。

従量制料金

必要に応じてサービスを使用し、使用した期間に対してのみ料金が発生します。AWS の料金には、前払い料金、解約違約金はなく、長期契約の必要もありません。AWS 無料利用枠を利用して AWS の使用を開始できます。

圧倒的な数の機械学習に関するサービスが AWS 上で構築されています

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Kia
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Duolingo
Pinterest
Tinder
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CMU
Infor
OpenAI

モデルの迅速なトレーニングとデプロイ

Amazon SageMaker

Amazon SageMaker により、データサイエンティストと開発者はハイパフォーマンスな機械学習アルゴリズム、幅広いフレームワークのサポート、ワンクリックで実行できるトレーニング、チューニング、推論を使用して、機械学習モデルをすばやく簡単に構築、トレーニング、デプロイできます。Amazon SageMaker のモジュラーアーキテクチャにより、そのすべての機能を既存の機械学習ワークフローで使用することができます。 

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AWS DeepLens を実際に体験する

AWS DeepLens は、開発者向けの世界初の深層学習を可能にするビデオカメラです。Amazon SageMaker や AWS の他の多くのサービスと統合されているため、機械学習をすばやく簡単に開始して実行できます。

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新たな学習方法

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、開発者はスキルレベルに関係なく深層学習を 10 分以内に開始できます。

完全にプログラム可能

AWS Lambda を使用して、AWS DeepLens を簡単にカスタマイズしてプログラムできます。DeepLens のモデルは AWS Lambda 関数の一部としても実行できるため、すばやく試すことができます。

深層学習向けのカスタムハードウェア

AWS DeepLens は高解像度のワイヤレスビデオカメラであり、カスタム構築が可能で、オンボードのコンピューティングを搭載しているため、高度なモデルの深層学習推論をリアルタイムで実行できます。

深層学習向けにカスタム構築

DeepLens には Apache MXNet の最適化されたバージョンが事前インストールされており、すぐに使用できます。TensorFlow や Caffe2 といったすべての深層学習フレームワークをデバイスで実行できます。

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API 主導のサービスによってすべてのアプリケーションにインテリジェンスを実現

AWS のインテリジェントサービスでは、開発や訓練によって独自のモデルを一から作成するのではなく、事前トレーニング済みのサービスに対する API コールを使用して、アプリケーションにインテリジェンスを追加できるようにしています。

視覚的サービス

対話型チャットボット

Amazon Rekognition Image

深層学習に基づく画像解析

Amazon Rekognition Video

深層学習に基づく動画分析サービス

Amazon Lex

ユーザーと対話するチャットボットを構築

Amazon Comprehend

テキスト内でインサイトや関係性を検出

Amazon Translate

テキストを自然に翻訳           

Amazon Transcribe

自動音声認識         

Amazon Polly

テキストを自然な音声に変換

さまざまなフレームワークで高度なモデルを開発

AWS では、主要な深層学習フレームワークがサポートされており、データサイエンティストや開発者に、最もオープンで柔軟な環境を提供しています。

AWS Deep Learning AMI

AWS Deep Learning AMI では、クラウド上での深層学習を加速するためのインフラストラクチャとツールを提供しています。AMI には Apache MXNetTensorFlowPyTorchMicrosoft Cognitive Toolkit (CNTK)CaffeCaffe2TheanoTorchGluonKeras が事前インストールされており、高度なカスタム AI モデルをトレーニングできます。Deep Learning AMI を使用すれば、大規模なトレーニング向けに GPU が自動スケーリングするマネージドクラスターを作成することや、コンピューティング最適化インスタンスや汎用 CPU インスタンスで、トレーニング済みモデルに対して推論を実行することができます。

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AWS と Microsoft によって開発された Gluon では、明確で簡潔な API が提供されており、事前に構築済みの最適化されたニューラルネットワークのコンポーネントを使用して機械学習モデルを定義できます。機械学習を初めて使用する開発者でも、機械学習モデルを他のデータ構造と同様に定義して操作できるため、このインターフェイスは従来のコードよりももっと使いやすいものになります。より熟練したデータサイエンティストや研究者であれば、トレーニングのスピードを犠牲にすることなく、このような機能を活用して、まったく新しいモデルアーキテクチャのプロトタイプをすばやく構築し、動的なニューラルネットワークグラフを使用できます。

Gluon は現時点で Apache MXNet で使用できます。また、今後リリースされる Microsoft Cognitive Toolkit や、さらに多くのフレームワークでも利用可能になる予定です。

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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活用

機械学習には、大量のコンピューティングが必要が機械学習向け 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が必要です。Amazon EC2 では、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が用意されています。インスタンスタイプは、CPU、メモリ、ストレージ、ネットワーキングキャパシティーのさまざまな組み合わせによって構成されます。そのため、モデルをトレーニングしている場合でも、トレーニング済みモデルの推論を実行している場合でも、リソースとして適切な組み合わせを柔軟に選択できます。

GPU インスタンス

Nvidia

P3 インスタンスでは、旧世代の Amazon EC2 GPU コンピューティングインスタンスよりも最大 14 倍高いパフォーマンスを発揮します。NVIDIA Tesla V100 GPU を最大 8 個搭載した P3 インスタンスの浮動小数点パフォーマンスは、混合精度で最大 1 PFLOPS、単精度で最大 125 TFLOPS、倍精度で最大 62 TFLOPS です。

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強力なコンピューティング

Intel

C5 インスタンスは 3.0 GHz Intel Xeon スケーラブルプロセッサを搭載しており、Intel Turbo Boost Technology によりシングルコアで最大 3.5 GHz まで高速化できます。C5 インスタンスは vCPU に対するメモリの割合が高く、価格性能比は C4 インスタンスに比べて 25% 向上しているため、要求の厳しい推論アプリケーションに最適です。 

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オンデマンドの FPGA

Amazon EC2 F1 は、FPGA (Field Programmable Gate Array) を搭載したコンピューティングインスタンスです。これにより、機械学習アプリケーションのためのカスタムハードウェアアクセラレーションをプログラミングで作成できます。F1 インスタンスはハードウェアアクセラレーションコードの開発、シミュレーション、デバッグ、コンパイルに必要なすべての機能を備えているため、簡単にプログラムできます。作成した設計は、必要な F1 インスタンスで何度でも再利用できます。

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ビッグデータ向けの最も包括的なプラットフォームでの構築

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、適切なデータストア、セキュリティ、分析サービスが連動している必要があります。

データレイクサービス

S3

Amazon S3

Amazon S3 は、任意の量のデータの保存と取得をどこからでも行えるように設計されたオブジェクトストレージです。これは 99.999999999% の耐久性を提供し、すべての業界のマーケットリーダーによって使用される何百万ものアプリケーションのデータを保管できるように設計されています。S3 では最も厳格なセキュリティ要件を満たす包括的なセキュリティおよびコンプライアンス機能が提供されます。Amazon S3 は、ISV ソリューションとシステムインテグレーターのパートナーによる最大のエコシステムを備えた、最も強力なサポートが提供されているストレージプラットフォームです。  

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GLUE

AWS Glue

AWS Glue は抽出、変換、ロード (ETL) を行う完全マネージド型のサービスで、お客様の分析用データの準備とロードを簡単にします。AWS マネジメントコンソールで数回クリックするだけで、ETL ジョブを作成および実行できます。AWS Glue では、AWS に保存されたデータを指定するだけで AWS Glue によるデータ検索が行われ、関連するメタデータが AWS Glue データカタログに保存されます。カタログに保存されたデータは、すぐに検索、クエリ、ETL で使用できます。

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分析サービス

ATHENA

Amazon Athena

Amazon Athena はインタラクティブなクエリサービスで、Amazon S3 内のデータを標準的な SQL を使用して簡単に分析できます。Athena はサーバーレスなので、インフラストラクチャの管理は不要です。実行したクエリに対してのみ料金が発生します。

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EMR

Amazon EMR

AWS EMR では、Apache Spark、Presto、Hive、Pig といった一般的なフレームワークを使用して、動的にスケーラブルなクラスター全体における膨大な量の非構造化データをすばやく処理できます。

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REDSHIFT

Amazon Redshift

Amazon Redshift は高速で完全マネージド型のデータウェアハウスです。標準 SQL や既存のビジネスインテリジェンス (BI) ツールを使用して、ペタバイト規模のデータをシンプルかつコスト効率よく分析できます。

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REDSHIFT SPECTRUM

Amazon Redshift Spectrum

Redshift Spectrum では、Amazon S3 にあるエクサバイト単位のデータに Amazon Redshift SQL クエリを実行できます。そのため、Amazon Redshift の分析能力を拡張して、Amazon S3 の「データレイク」内にある膨大な量の非構造化データのクエリを実行できます。

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機械学習に関するプログラム

すべての開発者、データサイエンティスト、研究者が機械学習の機能を利用できるようにするという Amazon による取り組みの一環として、Amazon では機械学習ベースのソリューションの作成を促進するプログラムを提供しています。

Amazon ML Solutions Lab

Amazon ML Solutions Lab では、お客様のチームと Amazon Machine Learning のエキスパートが協力して、データの準備、モデルの構築、トレーニング、本番環境への移行を行います。ブレインストーミングセッションを含む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。プログラムの終了時は、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 ML を活用することができるようになります。

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Amazon ML Research Grants

AWS Machine Learning Research Awards プログラムでは、機械学習 (ML) 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。受賞したプロジェクトには、無制限の資金が提供されます。さらに提供される AWS クレジットは任意のクラウドサービスに使用できます。また、受賞者はトレーニングリソースを利用し、毎年シアトルの AWS 本社で開催されるリサーチセミナーに参加する機会も与えられます。

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AWS プラットフォーム全体において機械学習を統合

AWS での機械学習により、機械学習アプリケーションの作成に特化して設計されたサービスの領域はさらに拡大します。プラットフォームにおけるサービスの多くでは、機械学習を利用することで機能が向上しています。

ATHENA

Amazon Connect

クラウド上のコールセンターである Amazon Connect では、Amazon Lex と統合されたことにより、お客様からの電話による問い合わせを自動的に解決および転送できる会話型音声エージェントや通話用チャットボットを構築できます。

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MACIE

Amazon Macie

Amazon Macie は、機械学習によって AWS 内の機密データを自動的に検出、分類、保護するセキュリティサービスです。Macie ではダッシュボードやアラートが提供されるため、データのアクセスや移動状況を確認して、不正アクセスや不注意によるデータ漏洩を軽減できます。

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