AWS再入門 Amazon Machine Learning編 | DevelopersIO
はじめに 当エントリはDevelopers.IOで弊社AWSチームによる『AWS サービス別 再入門アドベントカレンダー 2015』の20日目のエントリです。 昨日19日目のエントリはあべいかの『CloudWatch』でした。 このアドベントカレンダーの企画は、普段AWSサービスについて最新のネタ・深い/細かいテーマを主に書き連ねてきたメンバーの手によって、今一度初心に返って、基本的な部分を見つめ直してみよう、解説してみようというコンセプトが含まれています。 本日20日目のテーマは『Amazon Machine Learning』です。 目次 Amazon Machine Learningとは 予測の種類 Amazon MLの使い方 データソースの作成 モデル構築 モデルの評価 予測結果の作成 あわせて読みたい 公式情報 Developers.IO関連エントリ その他関連エントリ さいごに
マネジメントコンソール上でAmazon Machine Learningのリアルタイム予測を試せるようになりました | DevelopersIO
Amazon Machine Learning（Amazon ML）のリアルタイム予測をマネジメントコンソール上で試せるようになりました。 Try Real-time Predictions from the Amazon Machine Learning Console ということで試してみました。なお、この機能を使ってリアルタイム予測を行う場合は無料なので、お財布的にも安心です（モデルの作成には費用がかかります。念のため）。 リアルタイム予測を試す まずはモデルを作成します。手元にモデルがない方はチュートリアル（日本語の場合は弊社エントリーをご参照下さい）に沿って作成して下さい。このブログでもbanking.csvから作成したモデルを利用しています。 では作成したモデルの画面を表示して下にスクロールしてください。[Predictions]というエリアがあります。ここの[Try real
良品計画様とAmazon Machine LearningのPoCを実施しました | DevelopersIO
株式会社良品計画様とクラスメソッド株式会社はAmazon Machine Learning（以下、Amazon ML）のPoC（概念実証）を行い、Amazon MLを用いることで従来の統計分析と同じような分析結果を簡易に取得できることを確認しました。 検証内容 MUJI passport上で行った販売キャンペーンの結果についてAmazon MLに学習させ、キャンペーンが商品の購入に影響があるかどうかをAmazon MLが判定可能か検証しました。学習時の説明変数として年代、性別を追加し、検証用に年代と性別を組み合わせたダミーデータを作成して購入確率について予測させた所、統計分析と同じような結果を得られることを確認しました。 構成 Redshift上に存在するMUJI passportのユーザー情報や行動ログ、購入情報を元にCSVを作成し、Amazon MLに学習させました。 Amazon M
Amazon Machine Learning: 主な用語と関連リソースについて | DevelopersIO
Amazon Machine Learning(以下：Amazon ML)を始めるにあたっては機械学習や分析周りの用語に触れておく事がポイントかと思いますが、先日投稿したエントリの他にもその辺りの理解を深めるのに適した情報がありましたので併せて読んでみたいと思います。 目次 用語：データソース 用語：機械学習モデル 用語：評価 用語：バッチ予測 用語：リアルタイム予測 リージョンとエンドポイント Amazon Machine Learning関連リソース まとめ まずはじめに、Amazon MLは以下の様な概念・要素によって構成されています。以降トピックに基いて用語の解説を。 データソース：Amazon MLへのデータ入力に関連するメタデータを含みます。 機械学習モデル：入力データから抽出されたパターンを用いて予測を生成。 評価：機械学習モデルの品質を測定。 バッチ予測：非同期で生成、複数
『Amazon Machine Learning Concepts』を読んでみた | DevelopersIO
Amazon Machine Learningが公開されて一月半程経ちますが、当ブログを御覧の皆様はこのサービスについてどの程度利用されていますでしょうか？弊社でも幾つかの案件で試験的に使ってみたり、社内でこの分野について興味を持っているエンジニア達が色々触って試行錯誤している状況です。 私もそんなAmazon Machine Learningに興味を持っているうちの1人ではありますが、私自身、機械学習や統計学についてはそこまで詳しかったり、関連する分野での経験をして来ている訳ではありません。むしろ初心者な方です。そんな私がこのサービスを理解するに当たり、そのコンセプトを解説したドキュメントが公開されていましたので読んでみました。読み進めて行く過程で関連しそうなWeb資料やドキュメント等も併せて参考にしてみたのですが、なにぶん初心者なもので『その理解、言葉の使い方間違ってんじゃね？』的なと
Amazon Machine Learningによる機械学習を理解する | DevelopersIO
用語の意味が分からない！ Amazon Machine Learningを始めてみようとナビゲーションに沿ってサンプルを触ってみると、なんとなくできてしまう簡単さではありますが、実際のところ用語の意味がよく分かりません。そこで、この記事では、Amazon Machine Learningを学ぶ上で必要になるであろう単語の意味や、機械学習の勘所になりそうな部分についてご紹介したいと思います。 どんなタイプの機械学習なのか？ Amazon Machine Learningは、「教師あり学習」をすることができます。その中でも、「二項分類」、「多項分類」、「回帰分析」を行うことができます。 学習方法 教師あり学習（Supervised Learning） 事前に与えられた教師データ（訓練データ）を使って学習します。教師データに基づいて一般化（モデル化）し、未知のデータに対する出力を予測します。 教
【新サービス】Amazon Machine Learning(機械学習サービス) がAWS Summits 2015 San Francisco で発表されました。 #AWSSummit | DevelopersIO
日本時間2015年04月09日に米国サンフランシスコで開催された『AWS Summits 2015 San Francisco』。 AWS Summits 2015 | San Francisco 以下は基調講演のつぶやきをまとめたものです。(※海外版Togetterを使いました) Keynote - AWS Summits 2015 San Francisco #AWSSummit - Chirpstory 以下は基調講演のYouTube動画です。 サービス概要紹介 - イベントハッシュタグのTweetより抜粋 その基調講演がLive Streamでも中継されていたので観ていたのですが、そのセッション内で非常に興味深いサービスの発表がありました。それが当エントリで紹介する『Amazon Machine Learning』です。 Andy Jassy anounces Amazon Mac
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