Amazon SageMaker イベントページ
機械学習はインフラやフレームワークの技術革新によって、開発者にとって身近なものとなりました。一方で、インフラやフレームワークに対して適切な整備・運用を行う必要があります。数週間・数ヶ月かけて整備した機械学習の環境も、進歩の速い機械学習技術に合わせて、絶えず更新を続けなくてはなりません。 今回ご紹介します 3 つのパートを一通り実施していただくことで、AWS の機械学習サービスである Amazon SageMaker を利用した機械学習の開発・学習・運用に関する知識を、実装レベルで身につけることが可能です。ハンズオンの内容を、現在の機械学習の業務に適用いただくことで、業務の効率化だけでなく、困難な機械学習タスクへの挑戦も可能にします。 Amazon SageMaker は、機械学習のワークフロー全体をカバーするフルマネージド型のサービスです。機械学習の開発者は、機械学習のためのインフラ管理か
新しい認定資格「AWS Certified Machine Learning – Specialty」で認定機械学習開発者になる | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ 新しい認定資格「AWS Certified Machine Learning – Specialty」で認定機械学習開発者になる 2018 年 11 月に、このブログで、Amazon のエンジニアを訓練するために使用されるものと同じ機械学習 (ML) コースが、AWS を通してすべての開発者にご利用いただけるようになったことをお知らせしいたしました。本日は、AWS を使用して機械学習モデルを構築、トレーニング、調整、デプロイする能力を強化および検証する方法があることをお知らせいたします。 AWS トレーニングと認定は、新しい AWS Certified Machine Learning – Specialty 認定の提供を発表いたします。この新しい試験は、特定のビジネス上の問題に対して ML ソリューションを設計、実装、デプロイ、保守する能力
Amazon SageMaker エンドポイント用のサーバーレスフロントエンドを構築する | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon SageMaker エンドポイント用のサーバーレスフロントエンドを構築する Amazon SageMaker は、AWS の本番環境に機械学習モデルを構築、トレーニング、およびデプロイするための強力なプラットフォームです。この強力なプラットフォームを Amazon Simple Storage Service (S3)、Amazon API Gateway、および AWS Lambda のサーバレス機能と組み合わせることで、Amazon SageMaker エンドポイントを、様々なソースから新しい入力データを受け入れて、その推論の結果をエンドユーザに提示する Web アプリケーションへと変換できるようになりました。 このブログ記事では、有名な Iris データセットモデルを使って、簡単な SageMaker モデルを生成し、それ
SageMakerの「パイプモード」を使ってTensorFlowの処理を高速化する:Amazon SageMaker Advent Calendar 2018 ｜ DevelopersIO
SageMakerの「パイプモード」を使ってTensorFlowの処理を高速化する:Amazon SageMaker Advent Calendar 2018 概要 こんにちは、データインテグレーション部のyoshimです。 この記事は「クラスメソッド Amazon SageMaker Advent Calendar」の4日目の記事となります。 目次 1.やること 2.「パイプモード」について 3.TensorFlowの自作コードで学習をする方法 4.まとめ 1.やること SageMakerの「パイプモード」という機能を調べたことがなかったので調べてみました。 また、チュートリアルが公開されていたので、このチュートリアルの内容をベースに紹介していきたいと思います。 2.「パイプモード」について まず、「パイプモード」とはなんぞや、というところから調べました。 こちらを見てみると、下記のよう
Amazon SageMaker Ground Truthで画像分類用教師画像を作ってみる – Amazon SageMaker Advent Calendar 2018 | DevelopersIO
こんにちは、大阪DI部の大澤です。 この記事は「クラスメソッド Amazon SageMaker Advent Calendar」の5日目の記事となります。 今回は「Amazon SageMaker Ground Truthでの画像分類用教師画像の作成」についてご紹介します。 先月末のre:Inventで発表された新サービス、Amazon SageMaker Ground Truthを使って画像分類用教師画像を作ってみたいと思います。 amazon-sagemaker-examples/fair_linear_learner.ipynb at master · awslabs/amazon-sagemaker-examples Amazon SageMaker Ground Truthとは Amazon SageMaker Ground Truthは機械学習の教師あり学習の教師データを作成
Amazon SageMakerで「Object2Vec」ビルトインアルゴリズムが使えるようになりました | DevelopersIO
概要 こんにちは、yoshimです。 SageMakerで「Object2Vec」というビルトインアルゴリズムが使えるようになったので、チュートリアルをやってみました。 目次 1.Object2Vecとは 2.チュートリアルの説明 3.実際にやってみた 4.まとめ 1.Object2Vecとは 「Object2Vec」とは「高次元のベクトルを、できるだけ情報量を減らさずに次元削減し、類似した物体を近距離に配置する」手法であり、汎用的なアルゴリズムです。 これだけだとよくわからないのでざっくり言うと、「物事の関係性を計算」することができる、というものです。 Object2Vecの紹介ページでは、実用例として下記のものが挙げられていました。 例えば、「動画のリコメンデーション」では「人と動画の関係性」や「動画と動画の関係性」を学習することでリコメンデーションに利用することができるようになります
Amazon SageMaker Object2Vec の概要 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon SageMaker Object2Vec の概要 このブログ記事では、高次元オブジェクトの低次元高密度埋め込みを学ぶことができる、高度にカスタマイズ可能な新しい多目的アルゴリズムである Amazon SageMaker Object2Vec アルゴリズムを紹介します。 埋め込みは、機械学習 (ML) における重要な特徴工学技術です。高次元のベクトルを低次元の空間に変換し、大きな疎ベクトル入力で機械学習を行いやすくします。また、埋め込みは、類似のアイテムを低次元空間の近くに配置することによって、基礎となるデータのセマンティクスも取得します。これにより、下流のモデルのトレーニングで特徴がより効果的になります。よく知られている埋め込みテクニックの 1 つに Word2Vec があり、これは単語の埋め込みを提供します。センチメント分析、
【Alexa初心者向け】Alexa Skill Kitを噛み砕いて解説してみる | DevelopersIO
こんにちは、せーのです。今日はこのところ盛り上がりを見せるAmazonの音声認識プラットフォーム「Alexa」のスキルについて用語の説明から噛み砕いていきたいと思います。 Alexaについて 去年行われたre:Invent 2016にてAlexaが大プッシュされて専門のセッションが沢山行われたこと、またそのre:Inventにて紹介された新サービス「Amazon LEX」「Amazon Polly」がいずれもAlexaの機能がベースになっていること、先日行われたCESでもAlexaが搭載された製品が700以上紹介されたこと等を受けて今、全世界的にAlexaが注目されています。ちなみにAlexaそのものについては最近佐々木が集中的にブログを書いているのでそちらをご覧頂ければと思います。 Amazon Alexaの基礎知識｜クラスメソッドブログ 体験！初めてのAmazon Alexa｜クラスメ
Amazonの推薦システムの20年
IEEE Internet Computingの2017年5・6月号に "Two Decades of Recommender Systems at Amazon.com" という記事が掲載された。 2003年に同誌に掲載されたレポート "Amazon.com Recommendations: Item-to-Item Collaborative Filtering" が Test of Time、つまり『時代が証明したで賞』を受賞したことをうけての特別記事らしい 1。 「この商品を買った人はこんな商品も買っています」という推薦で有名なAmazonが1998年にその土台となるアルゴリズムの特許を出願してから20年、彼らが 推薦アルゴリズムをどのような視点で改良してきたのか 今、どのような未来を想像するのか その一端を知ることができる記事だった。 アイテムベース協調フィルタリング 20年前も
Amazon API Gateway + Lambda + Amazon Machine Learning で会員の購買予測が出来るWordPressプラグインを作る - Qiita
Amazon API Gateway + Lambda + Amazon Machine Learning で会員の購買予測が出来るWordPressプラグインを作るWordPressAWSMachineLearninglambdaAPIGateway 概要 Amazon API Gateway + Lambda + Amazon Machine Learningでユーザの購買(契約)予測が出来るWordPressプラグインを作ってみました。 Amazon Machine Learningでデータを機械学習させ、結果をAPI GatewayからWordPressへ返却、ユーザの購買(契約)予測を管理画面のユーザ一覧に表示させるまでを実施します。 この人のデータからは購入（契約）できそうだなとか、そうではなさそうだなというのを管理画面から可視化する仕組みです。 Amazon Machine
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DynamoDB および AWS SDK の使用開始 - Amazon DynamoDB