Amazon SageMaker スクリプトモードでの TensorFlow Eager Execution の使用 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon SageMaker スクリプトモードでの TensorFlow Eager Execution の使用 このブログ記事では、TensorFlow の Eager Execution モードでモデルを訓練するために Amazon SageMaker のスクリプトモードを使用する方法について説明します。Eager Execution は TensorFlow の未来であり、現在最新の TensorFlow 1.x バージョンでオプションとして利用可能ではあるものの、TensorFlow 2 ではデフォルトモードになる予定です。今回は、スクリプトモードと Eager Execution について簡単に説明してから、代表的な回帰タスクシナリオをご紹介します。次に、スクリプトモードと Eager Execution を併用して、このタ
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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
【寄稿】dely株式会社における機械学習の取り組み | Amazon Web Services
AWS Startup ブログ 【寄稿】dely株式会社における機械学習の取り組み この投稿はdely株式会社 データサイエンティスト 辻 隆太郎 氏に、クラシルでの Amazon SageMaker を中心とした機械学習の取り組みについて寄稿頂いたものです。 クラシルというサービスについて dely株式会社の辻と申します。delyでは、70億人に1日3回の幸せを届けるというミッションを掲げ、レシピ動画サービスのクラシルを展開しています。 クラシルとは？ クラシルは延べ利用者3,000万を誇る食領域におけるマスメディア。レシピ数2万7,000件を誇る世界No.1のレシピ動画サービスです。（※Appliv調べ 料理レシピ動画掲載アプリ内 レシピ動画数） AWSはサービス開始当初から利用しており、様々なサービスを組み合わせながら柔軟なアーキテクチャを構築できることにとても魅力を感じています。ま
Amazon SageMakerとAWS RoboMakerでAWS DeepRacerを走らせて学習させるノートブックを試してみた | DevelopersIO
Amazon SageMakerとAWS RoboMakerでAWS DeepRacerを走らせて学習させるノートブックを試してみた こんにちは、大阪DI部の大澤です。 強化学習を学べるミニ自動運転車、AWS DeepRacerをAWS RoboMakerのシミュレーション上で動かし、DeepRacerの行動選択時に使用するモデルをAmazon SageMakerで学習させるサンプルノートブックを試してみました。今回はその内容をお伝えします。 実機が無くてもノートブックに沿って進めていくことで、DeepRacerをシミュレーション上で走らせられます! 概要 SageMakerとRoboMakerを使うことでDeepRacerをシミュレーション上で動かし、モデルを学習させる事ができます。 RoboMakerのシミュレーションジョブでDeepRacerを走らせ、その結果どうなったかをSageM
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
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GitHub - aws/sagemaker-tensorflow-extensions: SageMaker specific extensions to TensorFlow.
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