Python 早見帳が SageMaker Studio Lab からすぐに学べるようになりました | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Python 早見帳が SageMaker Studio Lab からすぐに学べるようになりました みなさんこんにちは。AWS Japan ソリューションアーキテクトの関谷侑希です。 AI/ML の技術が大好きで、現在は交通・物流・旅行・不動産・建設業界のお客様に対し技術支援をしています。 AI/ML 技術の支援をする中で伺う悩みの１つにキャッチアップをどうすればよいか、というものがあります。このブログの読者の中には、上司から AI でいい感じにやってくれと言われた、非 AI/ML エンジニアの方もいらっしゃるのではないでしょうか。そんな駆け出しエンジニアの方に向けて、今回はとっておきの教材をご紹介します。 Python 早見帳とは Python 早見帳は東京工業大学の岡崎直観先生が作成された Python の入門教材です。 今回、岡崎先生の
初学者向け「Amazon Rekognition」（AI画像／動画分析サービス）をPythonで利用するには
「Amazon Web Services」（AWS）活用における便利な小技を簡潔に紹介する連載「AWSチートシート」。今回は、AWSのAI画像／動画分析サービス「Amazon Rekognition」をPythonで利用します。以下、Amazon Rekognitionに用意されているメソッドを概観し、幾つかの使い方を紹介します。 「Amazon Rekognition」とは AWSには、事前トレーニング済みのAI（人工知能）を手軽に利用できる「AIサービス」が多数用意されており、その内容はコンピュータビジョンから言語、レコメンデーション、予測と多岐にわたります。 今回紹介するAmazon Rekognition（以下、Rekognition）は、深層学習を利用して画像と動画（一部ストリーミングを含む）を分析するAIクラウドサービスです。分析のタイプは「ラベル検出」「顔検出」「顔検索」「人
Amazon CodeGuru Reviewer のアップデート: 最大 90% 値下げとなる新しい予測可能な料金モデル、Python サポートが一般利用可能に | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon CodeGuru Reviewer のアップデート: 最大 90% 値下げとなる新しい予測可能な料金モデル、Python サポートが一般利用可能に Amazon CodeGuru は、機械学習と自動化された推論を活用した推奨事項により、コードレビューの自動化とコード品質の向上を支援します。 CodeGuru Reviewer を使用すると、検出しにくい潜在的な欠陥やバグを検出し、 CodeGuru Profiler によってライブデータに基づいてアプリケーションのパフォーマンスを微調整することができます。このサービスは 2020 年 6 月から一般公開されています。CodeGuru の使用開始方法については、こちらをご覧ください。 ここ数か月で多くのお客様と協力しながら、 セキュリティ検出器、プレビューでの Python サポー
私が考えるLambda開発環境のベストプラクティス
概要 （この記事のアイコン、Lambdaっぽいの頑張って探した..！） 2020年にLambdaにコンテナイメージがサポートされて以来、Lambda開発をしたことがなかった。 AWS Lambda の新機能 – コンテナイメージのサポート 以前Lambdaを開発しているときは、適用するときにzip化が面倒だなとか、ローカルとクラウド上での動きが違うのでバグりやすいなとか、そのバグが適用しないと分からないので開発に時間がかかるなとか、色々と不便があったのを覚えている。 先日、画像圧縮処理で久々にLambdaを触り、その際コンテナイメージを使った快適なLambda開発環境を考えたので紹介する。言語はPythonだが他の言語でも同じ構成で大丈夫なはず。 結論 ディレクトリ構造
AWS、PythonでMeCabを使う際の語彙データを無料公開 | Ledge.ai
アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社（Amazon Web Services、AWS）は、同社のオープンデータセットに、日本語自然言語処理で定番の形態素解析器である「MeCab」を、ラッパーライブラリであるfugashi経由でPythonで使用する際の語彙（ごい）データに加えた、と公式ブログで明らかにした。 多くの機械学習デベロッパーが、AWS上でさまざまなアルゴリズムの開発やモデルを構築している。なかでも、自然言語処理をする際には、対象言語の特性に即した形で前処理をする必要がある。日本語の自然言語処理を実施する際には、一般的に「形態素解析」と呼ばれる文章の分解処理を前位処理として実施する。 日本語形態素解析をするためには、日本語の語彙データが必要になる。語彙データは大きなサイズになるだけではなく、これらを用いた計算の際にも大量のGPUおよびCPUが求められる。そのため、従来このよ
日本語形態素解析器 MeCab を Python から利用する際の語彙データ（UniDic）が AWS 上で Open Data として公開されました | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ 日本語形態素解析器 MeCab を Python から利用する際の語彙データ（UniDic）が AWS 上で Open Data として公開されました 多くの機械学習デベロッパーの方々が、AWS 上でさまざまなアルゴリズムの開発やモデルの構築を行なっています。中でも自然言語処理を行う際には、対象言語の特性に即した形で前処理を行う必要があります。日本語の自然言語処理を実施する際には、形態素解析と呼ばれる文章の分解処理を前位処理として一般的に行います。日本語形態素解析を行うためには、日本語の語彙データが必要となりますが、このデータは通常 GB 以上のサイズに及ぶ大きなサイズとなります。またこれらを用いた計算の際にも大量の GPU および CPU を必要とするため、従来こうしたモデルを構築する際には常にストレージおよびコンピューティングのリソースの
東京大学の講義「AWSによるクラウド入門」をTypeScriptで写経した - dackdive's blog
AWSによるクラウド入門 少し前に話題になっていた東京大学の講義資料をやってみたので、内容、感想などメモ。 講義で使用するソースコードはすべて Python で書かれていますが、自分が実際に使うとしたら TypeScript で書くだろうなと思ったので TypeScript で写経しました。 が、CDK のコードはすべて TypeScript で書けましたが、Lambda 関数や動作確認用のスクリプトなどを全て置き換えるところまでは至らず、Python のままです。 写経したリポジトリは https://github.com/zaki-yama-labs/intro-aws に。 学べること 本講義資料には全部で5つのハンズオンがあります。 各ハンズオンで利用する AWS のサービスについては以下の通り。 全般 AWS CDK: Cloud Development Kit CloudFor
Pythonistaに贈るAWS Lambda入門 / AWS Lambda Essentials for Pythonista
2020年4月15日に開催された「みんなのPython勉強会#56」で講演した際の資料です。
AWS公式『現代的なウェブアプリケーションの構築』ハンズオンのハマリどころ - Qiita
AWSは、AWSのサービスを活用した実践的なハンズオンコンテンツを多数公開しており、 日本語化もされています。 アマゾン ウェブ サービス (AWS) の実践的チュートリアル https://aws.amazon.com/jp/getting-started/hands-on/ 社内向けにコンテナやAPI Gateway初学者向けのハンズオン教材を探していたところ、 ちょうどいいチュートリアルをみつけました。 現代的なウェブアプリケーションの構築 https://aws.amazon.com/jp/getting-started/hands-on/build-modern-app-fargate-lambda-dynamodb-python/ このチュートリアル、 ECS/Fargateを活用したコンテナアプリケーションの公開 Codeサービスを活用したCI/CDパイプラインの構築 Ama
Pythonで作るサーバーレス環境 AWSのスペシャリストが教えるLambdaの基本
「みんなのPython勉強会」は、Pythonを中心として、プログラミングを仕事、研究、趣味など、さまざまなシーンで生かす方法を一緒に学ぶ勉強会です。56回の今回は、サーバーサイドエンジニアをテーマに学びます。 AWSソリューションアーキテクトの西谷圭介氏が、前半ではサーバーレスについて説明しましたが、後半はいよいよその実行環境であるAWS Lambdaの基本について解説します。関連資料はこちら。 イベントドリブン 西谷圭介氏：Lambdaには、イベントドリブンという言葉があります。イベントドリブンをちょっと簡単に説明したいと思うんですが、Lambdaとかサーバーレスアプリケーションにおける非常に重要なキーワードなんですね。先ほどのサーバーレスのスタックに置き換えたときにLambdaというものがようやく出てきたんですが、このイベントドリブンをキーワードにしたサービスと言えます。 イベントド
Documentation — AWS Chalice
[full example] from chalice import Chalice app = Chalice(app_name="helloworld") @app.route("/") def index(): return {"hello": "world"} @app.schedule(Rate(5, unit=Rate.MINUTES)) def periodic_task(event): return {"hello": "world"} @app.on_s3_event(bucket='mybucket') def s3_handler(event): print(event.bucket, event.key) Focus on writing your application code Focus on writing your application code ins
【Chaliceに入門してみた】LambdaとAPI Gatewayを手動で構築して消耗していた過去の私へ | DevelopersIO
こんにちは。AWS Loftが大好きな佐伯、改めKyoです。(まさか社内に佐伯さんが3名もいるとは…) AWS Loftでのハンズオンに参加してきたのでレポします。 AWS Amplify & Chalice ハンズオン 〜怠惰なプログラマ向けお手軽アプリ開発手法〜 Chaliceとは？ ChaliceはAWS Lambdaを使ったサーバレスアプリケーションを、Pythonで構築するためのマイクロフレームワークで、以下が可能です。 コマンドラインによるアプリの構築、デプロイおよび管理 API Gatewayをはじめ、S3, SNS, SQSといったAWSサービスとのインテグレーション IAM ポリシーの自動生成 Python Serverless Microframework for AWS ちなみにChaliceとは聖杯のことです。ChaliceはPythonのマイクロウェブフレームワー
Pythonを使って、画像認識や音声認識を学ぶ——リックテレコム、「使ってわかったAWSのAI」を刊行｜fabcross
本書はAWSのAIサービスについて、全体像を掴むことを目的とした解説書だ。 全5章構成。第1章で人工知能全般について、第2章でAWSの機械学習サービスについてそれぞれ解説した後、第3章「AIサービス」では、Pythonを使って画像認識（Rekognition）や音声認識（Transcribe）、自然言語処理（Amazon Comprehend）やドキュメント分析（Amazon Textract）など、各種AIサービスやSDKについて解説する。トレーニングデータを準備し、時系列予測のための予測モデルを作成するAmazon Forecastについても触れる。 また、第4章では完全マネージド型の機械学習サービス「SageMaker」の組み込みアルゴリズムの作成、第5章ではEC2環境を利用して深層学習フレームワーク「Deep Learning AMI」について解説する。 著者は井上研一氏。B4変型
様々なクラウドにアクセスするPythonライブラリ「Apache Libcloud 3.0」公開 | OSDN Magazine
さまざまなクラウドサービスに対応するPython向けのクラウド操作ライブラリ「Apache Libcloud」開発チームは4月15日、最新のメジャーリリースとなる「Apache Libcloud 3.0.0」のリリースを発表した。本リリースではPython 2.7および3〜3.5のサポートが廃止されている。 Apache Libcloudは、統一されたAPIでさまざまなクラウド事業者のクラウドサービスを操作できるPythonライブラリ。提供されるAPIは大きく分けて「Compute」や「Storage」、「Load Balancers」、「DNS」、「Container」、「Backup」の6種類で、対応するクラウドサービスはAmazon Web Services（AWS）、OpenStack、Microsoft Azure、Google Cloud Platformなど50以上。Pyth
[アップデート]ElasticBeanstalkでAmazon Linux 2ベースのDocker, Corretto, Pythonが使えるようになりました！ | DevelopersIO
Elastic Beanstalkをご利用いただいている方に朗報です！ ElasticBeanstalkのプラットフォームでAmazon Linux 2ベースのDocker, Corretto（Java）, PythonがGAされました！ AWS Elastic Beanstalk Announces General Availability of Amazon Linux 2 Based Docker, Corretto, and Python Platforms さっそく試してみたいと思います！ やってみた Elastic Beanstalkのマネジメントコンソール画面から、アプリケーションを作成してみます。 アプリケーション名は適当につけます。 プラットフォームのブランチとして、Amazon Linux 2ベースのDocker, Corretto, Pythonが選択できるようになっ
![[アップデート]ElasticBeanstalkでAmazon Linux 2ベースのDocker, Corretto, Pythonが使えるようになりました！ | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/726da566bcad2b0004f3b30d99f01f10027d2e09/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2019%2F05%2Faws-elastic-beanstalk.png)
PythonやAWSのスキルに対する需要が急増--米IT求人
Liam Tung （Special to ZDNET.com） 翻訳校正： 石橋啓一郎 2019-12-02 08:30 過去5年間の求人情報の分析によれば、米国の労働市場でもっとも需要の高いITスキルはSQLとJavaだという。 しかし、同じ期間に求人ウェブサイト「Indeed.com」のIT分野の求人で起きたもっとも大きな変化の1つは、Pythonに対する需要の大幅な増加だ。 このPython需要の増加は、プログラミング言語の人気ランキングでPythonの人気が高いことや、その人気の高まりが急激であることを反映している。 Pythonのスキルに言及している求人情報は、2014年9月には8％だったが、2019年9月には18％にまで増えた。2019年9月に、Javaに言及している求人情報は20.8％で、SQLは21.9％だ。 Python需要が急増している理由には、データサイエンス分野の
AWS Data Wranglerを使って、簡単にETL処理を実現する | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ AWS Data Wranglerを使って、簡単にETL処理を実現する 2019年9月、Github上にAWS Data Wrangler(以下、Data Wrangler)が公開されました。Data Wranglerは、各種AWSサービスからデータを取得して、コーディングをサポートしてくれるPythonのモジュールです。 現在、Pythonを用いて、Amazon Athena(以下、Athena)やAmazon Redshift(以下、Redshift)からデータを取得して、ETL処理を行う際、PyAthenaやboto3、Pandasなどを利用して行うことが多いかと思います。その際、本来実施したいETLのコーディングまでに、接続設定を書いたり、各種コーディングが必要でした。Data Wraglerを利用することで、AthenaやAmazo
コードでAWSをさわってみよう！プログラミング初心者向けAWS SDK（Boto3）の使い方 | DevelopersIO
Pythonのインストール 環境構築ガイドを参考にインストールしてください。 Boto3のインストール Boto3はAWS SDK for Pythonの別称であり、Pythonを介してAWSを操作するためのライブラリです。 公式ドキュメント記載のとおり、下記コマンドを実行しBoto3をインストールします。 Boto 3 Docs / Installation $ pip install boto3 importできればインストール完了です。 $ python Python 3.7.4 (default, Sep 10 2019, 14:34:03) [Clang 10.0.1 (clang-1001.0.46.4)] on darwin Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> i
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Amplifyの開発環境をdockerで作成 - Qiita
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