[アップデート] AWS Audit Manager の AWS Generative AI Best Practices Framework が v2 にアップグレードされ、SageMaker もマッピングされるようになりました | DevelopersIO
[アップデート] AWS Audit Manager の AWS Generative AI Best Practices Framework が v2 にアップグレードされ、SageMaker もマッピングされるようになりました いわさです。 AWS Audit Manager では監査や統制に使える様々なフレームワークが提供されています。 その中で、2023 年 11 月に Generative AI を適切に利用するためのフレームワークである AWS Generative AI Best Practices Framework が、AWS の AI・コンプライアンス・セキュリティ専門家によって開発され提供されていました。 上記によって Amazon Bedrock 利用時の監査とエビデンス収集の一部自動化が可能になったのですが、今朝のアップデートでサポート範囲に Amazon Sag
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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
DataRobotで機械学習をしてみた | DevelopersIO
こんにちは、小澤です。 AI(人工知能)ブームですね。 そんな現代のAIの中核ともいうべき技術である機械学習を誰もが使えるようにする「機械学習の民主化」を実現するためのツールとして注目されているDataRobotを使ってみた、というのが今回の内容となります。 目次 機械学習・DataRobotとは？ ビジネス課題 データの収集・確認・前処理 習機械学習における「学習」 学習結果の評価 機械学習における「予測」 機械学習プロジェクトの進め方とさらなる改善 DataRobotを使ってみる データアップロードと性質の確認 学習の実行と評価値の確認 未知のデータに対する予測 おわりに 参考 機械学習・DataRobotとは？ DataRobotとは、機械学習を自動化してくれるプラットフォームです。 機械学習といえば、「これまで人間が頑張ってやってたことを機械が自動的にやってくれる」という風に考えて
Amazon SageMakerのsampleでどんなことができるのか見てみる | DevelopersIO
こんにちは、小澤です。 当エントリは「Machine Learning Advent Calendar 2017」の15日目のエントリです。 今回は、SVMのカーネル編をやる予定でしたが、re:Invent 2017で発表されたAmazon SageMakerがすでに利用可能になっているので、サンプルからどんなことができるのか見ていきたいと思います。 ノートブックの作成 SageMakerでは、機械学習の試行錯誤をするためにJupyter Notebookを作成することが可能です。 ノートブックを実行するためのインスタンスの作成に関する設定を行います。 IAMロールの作成では、新規作成を行うとデータやモデルを保持するためのS3バケットへのアクセスと、AmazonSageMakerFullAccess権限を持ったIAMロールが作成されます。 「ノートブックインスタンスの作成」を選択するとイン
Elastic StackのX-Packを試す（Machine Learning編） | DevelopersIO
おはようございます、藤本です。 現地時間 2017/05/04 に Elastic Stack 5.4.0 がリリースされ、X-Pack に Machine Learning という機能が追加されました。そういえば、リリース日の 5/4 とバージョン 5.4 って狙ったのかな。 今回はその Machine Learning を簡単に試してみました。 Machine Learning に関しては、ワークショップのレポートブログでも触れていますのでご参考にしてください。 【レポート】X-Pack新機能 : Machine Learning ワークショップに参加してきました X-Pack については以前、一通り触ってみたブログをエントリしました。X-Pack を試すシリーズのエントリは以下をご参照ください。 Elastic StackのX-Packを試す（インストール編） Elastic Sta
convert toolがオープンソースに！ 今年はCore MLがアツいぞ！ #WWDC17 | DevelopersIO
はじめに こんにちは！ モバイルアプリサービス部の田中孝明です。 現地で参加した「Core ML in depth」のセッションのレポートになります。 本記事は Apple からベータ版として公開されているドキュメントを情報源としています。 そのため、正式版と異なる情報になる可能性があります。ご留意の上、お読みください。 Core ML in depth Dive deeper into the details of the new Core ML framework. Explore how machine learning model development and app development fit together. Take a closer look at how models are represented and how models can be converted
【レポート】AWS Summit Tokyo 2017：Day3 基調講演(キーノート) #AWSSummit | DevelopersIO
2017年05月30日(火)〜2017年06月02日(金)の計4日間に渡り、グランドプリンスホテル新高輪 品川プリンスホテル アネックスタワーで行われている『AWS Summit Tokyo 2017』。 当エントリでは2017年06月01日に行われた『Day3 基調講演(キーノート)』に関する内容をレポートしたいと思います。 AWS Summit Tokyo 2017（2017年5月30日～6月2日）｜AWS なお、今回もこれまで同様『PRESS(プレス)』での参戦となります。現地開催会場の雰囲気を捉えた写真と併せてご紹介します。 (2017/06/16追記：)イベント公式の関連資料及び動画が公開されましたので展開します。 AWS Summit Tokyo 2017 セッション資料・動画一覧 | AWS 関連資料(PDF)：ダウンロード 関連動画(YouTube)： 目次 セッション概要
【レポート】ドコモが考える地道なデジタル化とその先にある AI #AWSSummit | DevelopersIO
こんにちは、臼田です。 2017/05/31（水）に行われましたAWS Summit Tokyo 2017 Day2 「ドコモが考える地道なデジタル化とその先にある AI」のセッションレポートになります。 AWS Summit Tokyo 2017（2017年5月30日～6月2日）｜AWS セッション概要 セッションの登壇者及び概要は以下の通りです。 栄藤 稔氏 株式会社 NTTドコモ イノベーション統括部 執行役員、部長 AI という言葉が先行し、業界的には盛り上がっているますが、実際に取り組もうと思うとハードルが高く、何から手をつければ実現できるのかについてのコンセンサスが少ないのが現状です。ドコモは 2012 年からしゃべってコンシェルなどの音声対話エージェントなどを提供し、さらに様々な業界に "AI" を提供してきました。盛り上がっている AI への取り組みを考える上で何が重要なの
【レポート】X-Pack新機能 : Machine Learning ワークショップに参加してきました | DevelopersIO
こんにちは、藤本です。 昨日 Elastic 社が開催した X-Pack新機能 : Machine Learning ワークショップに参加してきましたのでレポートします。 会場 会場は Elastic 社のオフィスがあるグランキューブのセミナールームでした。 アジェンダ Elastic Stack のための Machine Learning Elastic Stack 5.4 の新機能 Elastic が提供するサービス Elastic Stack のための Machine Learning 今回セミナーのメインコンテンツとなる Machine Learning を大輪様よりご紹介いただきました。 スライド Elastic Stack Elastic 社の主要 OSS プロダクトの総称です。現在は 4つのプロダクトがあります。 Kibana Elasticsearch Logstash B
いまさら聞けない？scikit-learnのキホン | DevelopersIO
こんにちは、小澤です。 今回は、scikit-learn入門として、機械学習を使ったシステム構築の流れを見てみましょう。 機械学習というと複雑な数式などを駆使して難しいプログラムを実装するイメージがあるかもしれませんが、 ライブラリを利用するだけであれば簡単であることがわかるかと思います。 機械学習の種類 機械学習には様々な種類のものがあります。 ここでは、分類方法として以下のようにしています。 教師あり学習 教師なし学習 その他(半教師あり学習、強化学習など) 教師あり学習 教師あり学習ではデータと正解ラベルの2つの情報が渡されます。 大量のデータから「このデータの正解はこのラベルであった」というパターンを見つけ出して、正解ラベルのないデータに対してもそれを予測するものになります。 教師あり学習はさらに正解ラベルの種類によって回帰と分類に分けられます。 回帰は、正解となる値が連続した数値
Alexa Skill KitでAmazonが用意したBuilt-In IntentとBuilt-In Slot Typeをひたすらまとめてみる | DevelopersIO
惜春の候, 春風の心地よい季節になりましたが、お変わりなくお過ごしでしょうか、せーのです。今日はAlexaでスキルを作る時に見落としがちなスタンダードセットをまとめます。 Intent, Slot, Utteranceのおさらい AlexaでCustom Skillを作る時、一番大事なのはこの画面です。 ここでEchoなどのAlexa製品に話しかけられた言葉を分析してバックエンドのLambdaが処理しやすいようにJSON形式にまとめる為の設定を行っています。 どのIntentに振り分けるか、をSample Utteranceで定義し、その中でLambda内で変数として必要なフレーズをSlotとして抽出します。 例えば「Alexa, 昨日の日ハム戦の結果を教えて」というフレーズをLambdaに送って野球の結果を教えるようなSkillを作る場合大事なのは、 このフレーズを言ったら野球の結果を教
Jubakitを使ってみました | DevelopersIO
こんにちは、小澤です。 この記事はJubatus Advent Calendar18日目のものとなります。 今回はJubakitというものを使ってみたいと思います。 Jubatkitとは JubakitのGithubによると jubakit is a Python module to access Jubatus features easily. jubakit can be used in conjunction with scikit-learn so that you can use powerful features like cross validation and model evaluation. となっています。 Jubatusは分散処理による機械学習を実現するために、Client-Serverモデルとなっています。 また、オンライン学習という性質もあり、まとまったデータで
Amazon RekognitionをSDKから使ってみました #reinvent | DevelopersIO
こんにちは、小澤です。 今回はre:Invent 2016で発表されたAmazon RekognitionをSDKから使ってみたいと思います。 Rekognitionとは Deep Learningを利用した画像解析のサービスです。 できることとしては どのようなものが写っているかのラベル情報取得 画像から顔の位置を取得 2枚の顔画像中の同一人物取得 の3つのようです。 ラベル情報の取得をWeb上から行ってみるとこのように取得できます。 SDKを使ってみる 今回はGetting Started with Amazon RekognitionのStep4にあるExercise 1: Detect Labels in an Image (API)ベースにSDKから動かしてみたいと思います(他の2つも使い方はほぼ変わらないため、掲載するのはDetect Labelsのみにします)。 awscli
(レポート) MAC302: Amazon Rekognition Easy-to-Use Deep Learning-based Image Recogunition #reinvent | DevelopersIO
こんにちは、せーの@re:Inventです。今回はre:Inventで紹介された画像認識の新サービス「Amazon Rekognition」のセッションをご紹介します。 レポート 画像は普遍的、いたるところにあり、本質的である 画像の取得枚数は年ごとに加速度的に増えていき2017年には1兆2千億枚にまで爆発的に増える S3に保管される画像の枚数もそれに伴い爆発的に増えている Amazon Rekognitionは4つの機能がある オブジェクトの認識機能 顔認識機能 個人比較 顔認証機能 オブジェクトの認識機能 画像からオブジェクト、シーン、コンセプトの探索してラベリングする 確からしさを100分率で表す 利用例 画像共有アプリの検索 旅行レンタルマーケットでホストがアップロードする写真にタグ付け 旅行サイトで掲示板にアップされた写真にラベルを自動的につける ユースケース 顔認識機能 表情等
[速報] 画像分析サービス Amazon Rekognition が発表されました #reinvent | DevelopersIO
はじめに 清水です。re:Invent2016 Day1 Keynoteにて画像分析を行える新サービス Amazon Rekognition が発表されました。 深層学習(Deep Learning)による画像検出と認識が行えるサービスです。 Amazon Rekognition – Deep learning-based image analysis 公式ブログによる紹介「Amazon Rekognition – 深層学習による画像検出と認識」 何ができるサービスか？ 深層学習による画像検出と認識ということですが、具体的にどんなことができるのでしょうか？公式ペー ジに掲載されていた例を元にまとめてみます。 Object and scene detection(画像に写っている物と状況の分析) 画像ファイルを入力として、その入力画像には、人物、岩、森、マウンテンバイク、アウトドアなどが、
WWDC 2016 で発表されたトピックをキャッチアップする際に活用したい公式情報まとめ #wwdc | DevelopersIO
はじめに Appleから提供されている WWDC 2016 に関する公式情報をまとめてみました。 What's New in XXX 新バージョンの OS の開発者向けの新機能を解説している資料です。 What's New in iOS What’s New in Xcode What's New in watchOS What's New in OS X What's New in tvOS API Differences API の差分を解説している資料です。 iOS 9.3 to iOS 10.0 API Differences watchOS 2.2 to watchOS 3.0 API Differences OS X v10.12 API Diffs tvOS 9.2 to 10.0 API Differences API Reference 各「API Reference」へ
[レポート] クラウドとマイクロサービスによる音声操作の新時代 － Amazon Echo & Alexa #AWSSummit | DevelopersIO
こんにちは、せーのです。今日はいよいよスタートしたAWS Summit Tokyo2016から音声認識についてのDeveloperセッションをレポートします。 スピーカーはAVS（Alexa Voice Service)のシニア・エヴァンジェリストであるAmit Jotwani氏です。今セッションが撮影禁止だったため、私が持てる画力の全てを費やして似顔絵を描いてみました。Amit Jotwaniさんはこんな人です。 ※ご本人に知られませんように。。。 それではいきましょう。 レポート なぜ音声が重要なのか 現在、インターフェースの主要なデバイスはキーボード、マウスからタッチパネルに変化した。が、タッチは主要なインターフェースではなくなる。 2006年にキーボードとマウスが主流でなくなると言ったら笑うでしょう。でも10年後の今はそうなりつつある。 でもモバイルデバイスを使っての操作にタッチは
![[レポート] クラウドとマイクロサービスによる音声操作の新時代 － Amazon Echo & Alexa #AWSSummit | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/148d66c86adf4dd67af10f04029ebb83085d1632/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2016%2F06%2Faws-summit-tokyo-2016.png)
RCO Study Night 「D-Waveが切り開く、量子コンピュータを活用する未来」レポート | DevelopersIO
はじめに 先日、5/12 （水）、グラントウキョウ サウスタワーでリクルートコミュニケーションズ様主催の量子コンピュータについての勉強会が開かれました! 世界初の量子コンピュータを開発したD-Wave Systems Incの方々を招き、現在動いているデバイスの仕組みや応用例を中心に紹介をいただきました。 本記事はそのレポートになります。 挨拶 [slideshare id=61936078&doc=2016511rcoshutanaka-160512074741] 田中宗 助教（早稲田大学高等研究所） Dwave: 量子アニーリングマシンを世界初で開発 組合せ最適化問題を解くために量子コンピュータを用いる 1998年、門脇西森論文から2011年のDwaveのコンピュータ開発までを今日はご紹介します。 D-Wave Systems Incの方々による講演 [slideshare id=62
NEologd Casual Talks #neologd 参加レポート | DevelopersIO
IT系勉強会ウォッチャーの川崎です。2016年4月26日(火)に開催された NEologd Casual Talks #neologd に参加してきたのでイベントの様子をご紹介いたします。 イベント内容 NEologdは、形態素解析のための新語辞書で、作者が新語の定期更新をされています。今回のイベントはNEologdの公開から１年を機に開催されました。 MeCab 用の新語辞書 mecab-ipadic-neologd を公開しました NEologd Casual Talks 会場は渋谷ヒカリエのLINEさんでした。 NEologdをどう使うと便利なのか ークエリ拡張における活用 by @Quasi_quant2010 LT２本から本イベントが始まりました。最初は@Quasi_quant2010さんの「NElogdをどう使うと便利なのか ー クエリ拡張における活用」というLTでした。NEo
[レポート] Tensorflow勉強会（3） が開催されました! | DevelopersIO
はじめに 先日 4/13 六本木ヒルズの Google Inc 東京オフィスでTensorFlow勉強会の三回目が開催されました！本記事はそのレポート記事となります。 Machine Intelligence at Google Scale: Vision/Speech API, TensorFlow and Cloud Machine Learning Google Developer クラウドデベロッパー アドボケイト 佐藤一憲氏 新しいAPI Cloud vision API Cloud speech API Tensorflow playground Inputと学習器のプロパティを設定できる、またニューラルネットのレイヤも設定できる Cloud machine learning Tensorflowで定義した分類のグラフをFull managedで分散学習してくれる Destri
![[レポート] Tensorflow勉強会（3） が開催されました! | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/d31a36e185555d1c0dca2a8ca8dba86ad1243522/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2015%2F11%2Ftensor_flow-1.png)
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