このエントリは、2018年、2019年に公開したAWS全サービスまとめの2020年版です。これまではいくつかに分割して公開していましたが、1エントリにまとめてほしいという要望をもらっていたため、今年は1エントリに集約してみました。 こんにちは。サービスグループの武田です。 このエントリは、2018年、2019年に公開した AWS全サービスまとめの2020年版 です。これまではいくつかに分割して公開していましたが、1エントリにまとめてほしいという要望をもらっていたため、今年は1エントリに集約してみました。どちらがいいのか正直わからないので、フィードバックなどあれば参考にさせていただきます。 2020-01-08 リクエストがあったためAmazon Mechanical Turkを追加。 2018年まとめ 【2018年】AWS全サービスまとめ その1（コンピューティング、ストレージ、データベー
アマゾン ウェブ サービスに猫のごはんを相談したら、ハードウェアもクラウドもぜんぶ提案してくれた2021.09.14 11:00Sponsored by アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社 小暮ひさのり 猫ちゃんもAWSで幸せになっちゃいました！ 猫を2頭飼いしている副編集長・金本。家族の一員として愛猫たちをかわいがっていますが、最近はひとつ悩みを抱えていました。それは、猫のごはん（フード）のあげかたです。 全身茶色が食いしん坊の｢ラビ｣。足が白いのが｢ミー｣。Photo: Toshiaki Niheiラビは一気にどか食いするタイプ。ミーは少食＆回数多めと、食べ方が真逆。結果、同時にごはんを出すとラビがほとんどをたいらげてしまい、ミーがひもじい思いをすることに…。 ならば！と、自動でペットのごはんを出す｢オートフィーダー（自動給餌器）｣で、時間差でごはんを出してみたものの、ラビの
AWS Innovate 2020 : ハンズオンセッションで実践力を高めよう！ | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ AWS Innovate 2020 : ハンズオンセッションで実践力を高めよう！ 2020年3月10日 から開催している「AWS Innovate」をお楽しみいただいていますでしょうか？ AWS Innovate はグローバルでも人気のある「クラウド活用のための無償オンラインカンファレンス」です．今回は 2020年3月10日 から 2020年4月17日 までの「計39日間」毎日開催をしており，「計42個のセッション」を何度でも視聴可能です．参加申込みは簡単です！以下の申込みサイトにアクセスをしましょう． AWS Innovate サイト AWS Innovate 申込みサイト（無料） 先週に続き「AWS Innovate 2020 の見どころ」を紹介します．本記事も AWS テクニカルトレーナーの吉田慶章が担当します．先週の記事も合わせて読ん
歴史・年表でみるAWSサービス(AWS Key Management Service編) －機能一覧・概要・アップデートのまとめ・AWS KMS入門－ - NRIネットコムBlog
小西秀和です。 「歴史・年表でみるAWS全サービス一覧 －アナウンス日、General Availability(GA)、AWSサービス概要のまとめ－」から始まったAWSサービスを歴史・年表から機能を洗い出してまとめるシリーズの第6弾です(過去、Amazon S3、AWS Systems Manager、Amazon Route 53、Amazon EventBridgeについて書きました)。 今回はAWS全体で高度な暗号化機能を提供するAWS Key Management Service(AWS KMS)について歴史年表を作成してみました。 今回もAWS KMSの誕生から機能追加やアップデートを追いながら主要機能を現在のAWS KMSの機能一覧と概要としてまとめています。 これらが、各AWSサービスの機能概要に加えてコンセプトや変わらないもの、変わってきたものを知る手がかりとなればと考え
1 はじめに CX事業本部の平内（SIN）です。 OpenCVでは、背景差分という手法で、動くものだけを検出する作業がよく紹介されています。 今回は、店舗で商品の監視など場合などに、お客さんの伸ばした手や、人影などが、その監視にノイズとなって入ることを避けるため、「動かないもの」のみを撮影してみました。 商品のように数が増減するものは、監視の対象となりますので、背景差分のように、最初に完全な背景を設定するのではなく、前のフレームとの差分を確認しながら、「一定期間 動かないもの」を撮影するイメージです。 最初に、動作している様子を御覧ください。 左が、監視画面で、右は、普通のモニターです。手などが入ってきても、それは、無視されます。 2 差分検出 １つ前のフレームとの比較を行う場合、差分検出を単純化させるため、以下の処理としました。 フレーム画像をグレースケールに変換する ２つの画像の差分画
![[OpenCV] 一定期間動かないものだけを撮影する | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/af3af4c25884b695e6ebd8be22479083d99bc8e0/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2019%2F02%2Fdevelopers-io-cafe-logo.jpg){kind=logo}
[速報] AWS re:Invent 2019 キーノート以外で発表された新サービス/新機能まとめ #reinvent | DevelopersIO
こんにちは、菊池です。今年もre:Invent 2019 キーノートではたくさんの新サービス/新機能が発表されていますが、一方で、キーノート以外でも各セッションやイベントの中で発表されるサービスも多数あります。本エントリでは、それらのアップデート情報をまとめます。 随時更新中！ AWS re:Invent 2019期間中、随時更新していきます。 AI/機械学習 AWS DeepComposer（Preview） 12/1（日）に開催されたre:Invent の前夜祭的なイベント、「MIDNIGHT MADNESS」で発表されました。キーボードを使って、または予め録音しておいた音源をpre-trainingしておいたモデルを使ってポップ、ロック、ジャズなどの「アレンジ」ができる、というサービスです。re:Inventでは実機を使ったワークショップも開催されていて、ワークショップ参加者にはキー
![[速報] AWS re:Invent 2019 キーノート以外で発表された新サービス/新機能まとめ #reinvent | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/11cdf60f5bc17dab3ab72491d33d269d32c92246/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2019%2F12%2Fexcept-key-000.jpg)
AWS 認定 機械学習 – 専門知識(AWS Certified Machine Learning – Specialty)の学習方法とマシンラーニング・ディープラーニングの基礎知識が学べる学習リソースの紹介 - NRIネットコムBlog
小西秀和です。 この記事は「AWS認定全冠を維持し続ける理由と全取得までの学習方法・資格の難易度まとめ」で説明した学習方法を「AWS 認定 機械学習 – 専門知識(AWS Certified Machine Learning – Specialty)」に特化した形で紹介するものです。 重複する内容については省略していますので、併せて元記事も御覧ください。 また、現在投稿済の各AWS認定に特化した記事へのリンクを以下に掲載しましたので興味のあるAWS認定があれば読んでみてください。 ALL Networking Security Database Analytics ML SAP on AWS Alexa DevOps Developer SysOps SA Pro SA Associate Cloud Practitioner 「AWS 認定 機械学習 – 専門知識」とは 「AWS 認定
Amazon Web Services ブログ re:Invent 2019 12月3日のまとめ みなさん、こんにちは。アマゾン ウェブ サービス ジャパン、プロダクトマーケティング シニアエバンジェリストの亀田です。re:Invent 2019 2日目（12月3日）が終了しました。本日はAndy JassyのKeynoteがあり、非常に多くのサービスが発表されました。re:Invent2019らしい一日でした。 またJapan Nightもおこなわれ会場は大きく盛り上がりました。弊社代表取締役社長の長崎による始球式 （ストライクチャレンジ中） 司会を務めさせていただくのもなんと4年目となりました。今年は会場も広く音量も適切で安心しました。 それでは早速本日のまとめです。 Amazon Kendraが発表されました 機械学習を活用した非常に正確で使いやすい新しいエンタープライズ検索サービス
【Nyantech ハンズオンシリーズ】1 クリックで立ち上がる自分だけの環境で、お猫様の画像生成をやってみた。 - builders.flash☆ - 変化を求めるデベロッパーを応援するウェブマガジン | AWS
選択 機械学習を使って写真に写っている猫を見分けてみよう！ ~ 前編 : Amazon SageMaker Ground Truth を使った画像のラベリング ~ 機械学習を使って写真に写っている猫を見分けてみよう！ 〜中編：Amazon Rekognition Custom Labels を使った機械学習モデルの作成 機械学習を使って写真に写っている猫を見分けてみよう！ 〜後編：Amazon SageMaker を使った機械学習モデルの作成 たくさんの写真の中からうちの子 (猫) をみつけよう ! 〜機械学習と Amazon Elasticsearch Service で類似画像検索 Nyantech とはじめる MLOps 〜学習パイプランを使って効率的に猫を見分ける機械学習モデルを目指そう ! の巻〜 猫の画像を使ってあそぶブラウザゲームを作ろう ! 〜AWS Cloud Devel
【Nyantech ハンズオンシリーズ】Nyantech とはじめる MLOps 〜学習パイプランを使って効率的に猫を見分ける機械学習モデルを目指そう ! の巻〜 - builders.flash☆ - 変化を求めるデベロッパーを応援するウェブマガジン | AWS
こんにちは、機械学習ソリューションアーキテクトの大渕です。 いままで、Amazon Rekognition Custom Labels や Amazon SageMaker の画像分類モデル を使って、写真に写っているのがミケなのかタマなのかを見分けてきました。また、前回の記事 では類似画像検索の手法を使ってたくさんある猫写真の中から自分の猫に似ている猫の写真を見つける方法をご紹介しました。今回は、機械学習モデルを作るアプローチでいってみたいと思います。うまくいけば、写真に写っているのがミケなのか、タマなのか、それ以外の猫なのかを見分けることができるはずです。 学習用に、ミケ、タマ、それ以外の猫の写真を用意しました。「それ以外の猫」の写真は、前回の記事で使用した猫データセットを使用しています。集めた画像を見てみましょう。私にはミケ、タマ、それ以外の猫を容易に見分けることができるのですが、ミ
Amazon SageMaker JumpStart でうちの猫を見分けるモデルを作ってみた - Qiita
はじめに 猫好きのみなさんこんにちは。２匹の猫の写真を入力すると、どちらの猫なのかを答えてくれる機械学習モデルを作りたくなることってありますよね。本記事では、猫好き的機械学習の Hello World! である（個人の見解です）猫を見分ける画像分類モデルを作ります。 以前、Amazon Rekognition Custom Labels というサービスを使って、ノーコードで猫を見分けるモデルを作る方法 をご紹介しました。 今回は、去年の AWS re:Invent で発表された Amazon SageMaker JumpStart を使ってサクッと猫を見分ける機械学習モデルを作ってみようと思います。Amazon SageMaker JumpStart は、コーディングなしで学習済みモデルをそのままサクッとデプロイしたり、学習済みモデルを fine-tune してサクッとデプロイしたりできる
しばたです。 AWS Lambdaが.NET Core 3.1に対応した記事で軽く触れてますが、AWS Lambdaが.NET Core 3.1に対応したのに合わせてPowerShell LambdaがPowerShell 7上で動作する様になりました。 AWS公式のアナウンスは以下。 本記事では以前試してみた際の内容を踏まえてLambdaのPowerShell 7対応について解説します。 PowerShell 7 と .NET Core 3.1 以前の記事でも触れましたが、PowerShellのLambdaは実体としては 「PowerShellスクリプトを実行するC# Lambda」 としてビルドおよびデプロイされています。 Lambdaのランタイムが.NET Core 3.1に更新されるのに合わせてOSに同梱されるPowerShellもPowerShell Core 6.xからPowe
『AWS re:Invent 2019』のDevelopers.IO セッションレポート総まとめ #reinvent | DevelopersIO
今年2019年12月に米国ラスベガスにて開催された『AWS re:Invent 2019』。当ブログでも特集を組み、総勢80名超の大所帯で現地参戦を行い、昨年以上のブログを今月投下して参りました。その数実に700本超！(2019年12月31日現在) ブログの内容については実に様々な切り口や角度で色々なレポートが投下されていますが、その中で『セッション参加レポート』についても300本以上のエントリがここまでに投下されています。『このテーマ・カテゴリに関するものが読みたいんだけど、多過ぎて大変...！』という声も聞こえてきそうな気がしてましたので(というか私個人でそういう思いが芽生えた)、『それならば まとめてしまおう DevIO(で)』という事で情報を抜粋・整理してまとめてみました。 目次 関連動画・スライド資料の見つけ方 ACT(各種アクティビティ) AIM(AI・機械学習) ALX(Al
Introducing advanced logging controls for AWS Lambda functions | Amazon Web Services
AWS Compute Blog Introducing advanced logging controls for AWS Lambda functions This post is written by Nati Goldberg, Senior Solutions Architect and Shridhar Pandey, Senior Product Manager, AWS Lambda Today, AWS is launching advanced logging controls for AWS Lambda, giving developers and operators greater control over how function logs are captured, processed, and consumed. This launch introduces
画像認識AIの独自開発が容易に、AWSが新サービス「Rekognition Custom Labels」提供へ
独自の画像認識AIとは例えば「工場の通い箱（搬送用の箱）の中を撮影した画像から特定の機械部品を検出して名称を出力する」といったものだ。従来はこうした独自の画像認識AIを開発するには、大量の教師データやAIの専門知識を持つ技術者が必要とされ、時間とコストがかかった。Rekognition Custom Labelsを使うと、ユーザーはAIの専門知識を必要とせず、検出したい機械部品ごとにそれが写った画像を10個ほど用意して名称のタグ付けなどをするだけで、独自の画像認識AIを開発できる。 Rekognition Custom Labelsは、AWSが「Amazon Rekognition」として提供する汎用的な画像認識AIに対してユーザーが追加学習できるようにしたサービスといえる。同様の画像認識AIサービスとしては米マイクロソフト（Microsoft）の「Custom Vision」や米グーグル
[詳解] Amazon Rekognition Custom Labels で特定の動作を認識する機械学習モデルを作る | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ [詳解] Amazon Rekognition Custom Labels で特定の動作を認識する機械学習モデルを作る このブログは、AWS ブログ「Amazon Rekognition Custom Labelsを利用した動物の特徴的な行動検出」における物体検知モデルを作る手順を詳細に説明したものです。 画像に何が写っているのかや、特定の物体が写っているか、どこに写っているのかを知るために機械学習を使うことがよくあります。しかし、機械学習の知識や経験を得ることは簡単ではないため、自分で機械学習モデルを作ることを諦めている方もいらっしゃるかもしれません。 Amazon Rekognition は、機械学習に詳しくない方でも簡単に機械学習を使った画像分析をご利用いただくためのサービスです。Amazon Rekognition に画像を入力すると
![[詳解] Amazon Rekognition Custom Labels で特定の動作を認識する機械学習モデルを作る | Amazon Web Services](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/0dd09d793b9a3c0e670a0a21ffceddf4187e40f6/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fd2908q01vomqb2.cloudfront.net%2Fb3f0c7f6bb763af1be91d9e74eabfeb199dc1f1f%2F2020%2F07%2F28%2Fannotation-1260x566.png)
はじめに 皆さん植物は好きですか？僕は大好きです。 特にアガベという多肉植物が好きで、好きが講じて海外からアガベを小口輸入してオリジナル鉢と合わせて販売しています。D2Cによりinstagramさえあれば誰だってブランドを立ち上げられるいい時代になりました。 足元に転がった大量のアガベの写真を整理したい さて本業の傍らで運営している中で困っていることの一つがストックしているアガベの管理です。中でも売れ筋なのがコンパクトで型が良い台湾アガベ。ただ台湾のチタノタ系は独自の名称がついた株が多数存在していてしかも形がよく似ているんです。例えば下の写真 左はみんな大好き『agave titanota "白鯨（はくげい）"』。右がみんなの憧れ『agave titanota "Caesar（シーザー）"』。見分けられますか？ うちの家族に見せたところ全然違いが分からないとのこと 見た目が似ていてややこし
Amazon Web Services ブログ 週刊AWS – 2021/1/11週 みなさん、こんにちは。ソリューションアーキテクトの下佐粉です。 週刊AWSをお届けします。2021年も引き続き毎週AWSのアップデート情報をお届けできればと思っていますので、どうかよろしくお願いいたします。 それでは、先週の主なアップデートについて振り返っていきましょう。 2021年1月11日週の主要なアップデート 1/11(月) Amazon EC2 API が IPv6 (Internet Protocol Version 6) をサポート Amazon EC2のAPIがIPv6プロトコルをサポートしました。APIエンドポイントがデュアルスタックになっていますので、IPv6のクライアントからはIPv6でEC2 APIを操作できます。現時点では、米国東部 (バージニア北部)、米国東部 (オハイオ)、米国
[Amazon Rekognition] VoTTで作成したデータをCustom Labelsで利用可能なAmazon SageMaker Ground Truth形式に変換してみました | DevelopersIO
[Amazon Rekognition] VoTTで作成したデータをCustom Labelsで利用可能なAmazon SageMaker Ground Truth形式に変換してみました 1 はじめに CX事業本部の平内（SIN）です。 Amazon Recognition のCustom Labelsでオブジェクト検出のモデルを作成する場合、データセットの準備が必要です。 画像に対するアノテーションは、Custom LabelsのUIでも提供さていますが、今回は、これを、microsoft/VoTTで作成してみました。 microsoft/VoTTは、マイクロソフトによって開発されているアプリケーションで、ローカルでアノテーションの定義が可能なツールです。 Custom Labelsでは、Ground Truth の出力からデータセットが生成できますので、VoTT形式のデータをGr
![[Amazon Rekognition] VoTTで作成したデータをCustom Labelsで利用可能なAmazon SageMaker Ground Truth形式に変換してみました | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/630fbde5fe7a3a8a92ff9bc051116b19af13935d/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2019%2F05%2Famazon-rekognition.png)
Amazonのイノベーションを支える「Working Backwards」とは？ ──活用事例やアーキテクチャと合わせて解説 - TECH PLAY Magazine
Amazonのイノベーションを生み出すメカニズムである「Working Backwards」。AWSでは顧客の課題を解決するソリューションアーキテクト(SA)がこの考え方を実践している。「AWS Tech talk Night#1」ではWorking Backwardsを活用した顧客事例やアーキテクチャ、SAの視点から見た開発の舞台裏などを紹介する。 Amazonのイノベーションを支えるメカニズム『Working Backwards』 アマゾンウェブサービスジャパン合同会社 エンタープライズ技術本部 ソリューションアーキテクト 部長 兼松 大貴氏 地球上で最もお客様を大切にする企業であること──。Amazonのビジネスを展開する上で重要な考え方であり、イノベーションを生み出す源泉である。このAmazon流の考え方を具体化するメカニズムが、「Working Backwards」である。AWS
【開催報告＆資料公開】AWSの機械学習を使った画像データの業務活用セミナー | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ 【開催報告＆資料公開】AWSの機械学習を使った画像データの業務活用セミナー こんにちは、アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社の大渕です。2020年9月2日にオンラインで開催された「AWSの機械学習を使った画像データの業務活用セミナー」では、AWS Japan による3つのセッションと、AWS の機械学習サービスを使って宿泊施設向け入退室管理システムを構築されたお客様のセッションが行われました。 「ビジネスにおける画像データの活用」[Slides] アマゾン ウェブ サービス ジャパン 株式会社 Machine Learning Solutions Architect 中田 光昭 Deep Learning（深層学習）の発展に伴い、ビジネスで画像を活用することが多くなってきました。小売店舗においては、来店顧客数を画像からカウントして来客
[Amazon SageMaker] オブジェクト検出のモデルをNeoで最適化して、Jetson Nano+OpenCV+Webカメラで使用してみました | DevelopersIO
[Amazon SageMaker] オブジェクト検出のモデルをNeoで最適化して、Jetson Nano+OpenCV+Webカメラで使用してみました 1 はじめに CX事業本部の平内（SIN）です。 Amazon SageMager Neo（以下、Neo）を使用すると、既存のモデルを各種アーキテクチャのエッジデバイスで動作させる事ができます。 今回は、Amazon SageMager（以下、SageMaker）の組み込みアルゴリズムである「物体検出」で作成したモデルをNeoで最適化し、Jetson Nanoで利用してみました。 最初に動作している様子です。 Jetson Nanoに接続したWebカメラの画像を推論にかけ、検出結果を表示しています。推論は、約0.25秒で処理され、４FPS程度のフレームレートとなります。 2 データセット データセットのアノテーションは、Micros
![[Amazon SageMaker] オブジェクト検出のモデルをNeoで最適化して、Jetson Nano+OpenCV+Webカメラで使用してみました | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/be008d04a8db62514ca43cd7765e62041ee423f3/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2019%2F05%2Famazon-sagemaker.png)
Amazon Lookout for Vision 東京リージョンで一般提供開始のお知らせとオンデマンドウェビナーのご紹介 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon Lookout for Vision 東京リージョンで一般提供開始のお知らせとオンデマンドウェビナーのご紹介 みなさん、こんにちは。アマゾン ウェブ サービス ジャパン、シニアエバンジェリストの亀田です。 コンピュータービジョンを使用した、視覚表現の欠陥や異常の発見を実現する Amazon Lookout for Vison が東京リージョンで一般提供が開始されました。また2021 年 2 月 25 日現在、開催中のAWS Innovate AI/ML Edition で日本語によるオンデマンドウェビナーが視聴可能になっています。 Amazon Lookout for Vision の仕組み 2020 年 11 月 30 日から 3 週間にわたって開催されたAWS re:Invent 2020 で発表された新しいサービスで、コン
【初心者向け】「Amazon Rekognition Custom Labels」の音符画像解析で分かる、機械学習とラベリングの基本
「Amazon Web Services」（AWS）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の機械学習サービスの一つ「Amazon Rekognition Custom Labels」の概要、ラベリング方法、API実行方法、解析結果を紹介します。 Amazon Rekognition Custom Labelsとは AWSが提供する機械学習サービスの一つで、任意の画像の物体を枠で囲み、枠に名前を付けることで、機械学習を行うサービスです。 物体を枠で囲み、名前を付けるという一連の流れのことを「ラベリング」といいます。複数回ラベリングして機械学習を行うことで、画像が何を意味するのか解析することが可能になります。 解析対象 今回は四分音符を対象にしました。前提としては、ト音記号上の音符で、単音のみを扱います。解析結果の音の名前は「ド」「レ」「ミ」「ファ
This month in AWS Machine Learning: October edition | Amazon Web Services
AWS Machine Learning Blog This month in AWS Machine Learning: October edition Every day there is something new going on in the world of AWS Machine Learning—from launches to new to use cases to interactive trainings. We’re packaging some of the not-to-miss information from the ML Blog and beyond for easy perusing each month. Check back at the end of each month for the latest roundup. Launches This
【開催報告】AWS AI/ML@Tokyo #1 ～AWS の AI/ML サービス最新情報～ | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ 【開催報告】AWS AI/ML@Tokyo #1 ～AWS の AI/ML サービス最新情報～ アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社の大渕です。AWS Japan は、2020年からAI/ML関連情報を発信するイベント「AWS AI/ML@Tokyo」を定期的に開催します。2020年2月6日に開催された AWS AI/ML@Tokyo #1では、AWS Japan によるAWS AI/ML サービスの紹介と、2019年12月の re:Invent 2019 で発表された Amazon SageMaker Studio など新機能の紹介を行いました。 「AWS AI/ML サービス紹介」[Slides] アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社 機械学習ソリューションアーキテクト 鮫島 正樹 AWS が提供する機械学習サービスの全体
【Nyantech ハンズオンシリーズ】機械学習を使って写真に写っている猫を見分けてみよう！ 〜中編：Amazon Rekognition Custom Labels を使った機械学習モデルの作成 ~- builders.flash☆ - 変化を求めるデベロッパーを応援するウェブマガジン | AWS
こんにちは、機械学習ソリューションアーキテクトの大渕です。 前回の記事で、スマートフォンに大量に保存されている猫の写真から特定の猫が写っている写真をピックアップしたいときってありますよね ! と力説いたしました。続けて、機械学習を使って画像分類すれば良いじゃないか ! というご提案をし、Amazon SageMaker Ground Truth というサービスを使って、画像のラベリングをする方法をご紹介したのですが、みなさまお楽しみいただけましたでしょうか。(まだの方は、ぜひご覧ください) 中編となる今回は、前回ラベリングした結果を教師データとして、Amazon Rekognition というサービスの Custom Labels という機能を使って、「うちの猫を見分ける機械学習モデル」を作る方法をハンズオン形式でご紹介したいと思います。教師データを作る際にみなさま自身の猫さんの画像を使っ
Amazon SageMaker Ground Truthを利用した動画ラベリングとAmazon Rekognition Custom Labelsへのインポート | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon SageMaker Ground Truthを利用した動画ラベリングとAmazon Rekognition Custom Labelsへのインポート 「Amazon Rekognition Custom Labelsを利用した動物の特徴的な行動検出」にて、行動検知モデル作成手順について紹介致しましたが、本ブログではモデル作成の重要なステップであるAmazon SageMaker Ground Truthを利用した動画のデータラベリングをご紹介します。合わせて、2021年1月時点ではAmazon SageMaker Ground Truthでラベリングした動画データをAmazon Rekognition Custom Labelsのデータセットとしてそのままインポートできません。そのため、ここではインポートするためのマニフェストフ
OpenCVとSageMakerで商品が、間違った場所に置かれた事を検出してみました。 | DevelopersIO
1 はじめに CX事業本部の平内（SIN）です。 商品の陳列で、準備した場所に、想定外の商品を戻されたりすると、商品名や価格の表示など、色々と問題があります。 また、Developers.IO CAFEのようなレジレスの仕組みでは、結構重要な問題となってしまいます。しかし、常に正常な状態であることを、人力で確認するのは、結構コストが高いように感じます。 今回は、実験的ですが、この問題を解決する仕組みを検討してみました。 最初に、動作している様子です。 上の大きな画面は、カメラが撮影している動画です。そして、下にある小さな画面が、各商品をそれぞれ認識している画面です。 各商品は、マーカーから算出された相対位置にあるものとして、認識されています。また、商品画面は、手の出入りなど、変化するものは、無視するようになっています。 商品認識の画面は、静止するごとに、機械学習（オブジェクト検出）で推論を
Your guide to AI and ML at AWS re:Invent 2021 | Amazon Web Services
AWS Machine Learning Blog Your guide to AI and ML at AWS re:Invent 2021 It’s almost here! Only 9 days until AWS re:Invent 2021, and we’re very excited to share some highlights you might enjoy this year. The AI/ML team has been working hard to serve up some amazing content and this year, we have more session types for you to enjoy. Back in person, we now have chalk talks, workshops, builders’ sessi
[Amazon Rekognition] Custom Labelsの検出結果を効率的に評価する | DevelopersIO
1 はじめに CX事業本部の平内（SIN）です。 Amazon Rekognition の Custom Labelsでは、独自のオブジェクトの検出が可能ですが、作成したモデルが、要件を満たしているかどうかを確認する作業があると思います。 この作業は、概ね以下のとおりとなりますが、Confidenceを調整したり、検出結果のサイズを検討したりする場合、3及び4の作業は、やや面倒になってしまいます。 評価画像の撮影 モデルによるオブジェクト検出 評価結果の表示 評価結果の評価 今回は、この3,4の作業を効率化するための仕組みを作成してみました。 最初に、利用している様子です。Webカメラで色々撮影しながら、評価したいタイミングでボタンを押すと、その時点の画像をモデルで評価して可視化します。 また、Confidence及び、オブジェクトのサイズは、コントロールで変更が可能であり、色々を軽易に試
【レポート】AWSの機械学習サービスで広がる世界 #reinvent #aim251-g | DevelopersIO
こんにちは、おおはしりきたけです。 本記事は、AWS re:Invent 2020のセッションレポートとなります。 対象セッションは、12/1(火)の14:00-14:20(JST)配信の「AWSの機械学習サービスで広がる世界」をレポートします。 セッションのサマリーをまとめましたので御覧ください。 AWS re:Invent 2020の公式サイト AWS re:Invent 2020の公式サイトはこちら↓です。 セッション概要 スピーカー AWS 機械学習ソリューションアーキテクト 大渕 麻莉 氏 概要 AWSが提供する、画像分析やテキスト分析をはじめとした機械学習サービスをご紹介します。API をたたくだけで簡単に使えるものから、ご自分で機械学習モデルを開発する際に便利にご利用いただけるサービスまで取りそろえています。「これ使ってみたい！」というサービスがいくつ見つかるでしょうか？ セ
Amazon Rekognition Custom Labelsを利用した動物の特徴的な行動検出 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon Rekognition Custom Labelsを利用した動物の特徴的な行動検出 従来、人間は動物の動きを観察し、様々な目的のために利用してきました。例えば、生態学において動態観察は重要であり、いつその行動が起こるのか、どれぐらいの頻度か、個体差があるのかを観察しています。しかしながら、このような動態や動きを識別してモニタリングする事は難しく、長い時間を要する場合があります。そこで、このワークフローを自動化するために、大日本住友製薬株式会社のアジャイルチームのメンバーとAWSのソリューションアーキテクトで、 Amazon Rekognition Custom Labelsを利用したソリューションを開発しました。Amazon Rekognition Custom Labelsは、画像内の特定の動きのラベル付け、そのデータを元にし
Amazon Web Services ブログ AWSの機械学習を活用したライブ・放送ビデオモニタリングの自動化 放送およびオーバーザトップ（OTT）ライブストリームのサービスプロバイダーは、大量コンテンツの品質チェックを行う必要があります。品質チェックの範囲は、低レベルの信号エラーからコンテンツ自体のエラーなど高レベルの問題にまで至ります。従来のライブメディア解析ソフトウェアは、ETSI TR 101 290 プライオリティチェック1および2など、信号レベルでの品質チェックに重点を置いています。番組内容、字幕、音声言語の検証など、より高レベルな品質チェックは、放送ストリームで問題がないか人間のオペレーターによって常にモニタリングが行われています。放送ビデオストリームの数が増加するにつれて、追加のチャンネルや番組をサポートするために、手動のモニタリング作業をスケールすることは困難であり、コ
[OpenCV] ArUcoマーカーを使用して、安定した商品の監視映像を撮影してみました。 | DevelopersIO
1 はじめに CX事業本部の平内（SIN）です。 店舗の商品監視で、「売り切れの検出」や、「機械学習のオブジェクト検出」を想定した場合、可能な限りノイズを排除して、対象を商品だけに絞った撮影が有効かもしれません。 前回、試してみた、「動かないものだけを撮影する」のも、その考え方の一つです。 参考：[OpenCV] 一定期間動かないものだけを撮影する 今回は、OpenCVのArUcoマーカーを利用させて頂いて、監視している、Webカメラの向きが少しぐらいヅレたりしても、一定の範囲の撮影を安定して行えるようにする仕組みを試してみました。 最初に、動作しているようすです。 左の画面が、Webカメラで撮影した映像そのままで、右の画面が、その一部を監視している画面です。カメラの位置が少しぐらいヅレても（揺れても）、監視画面は、動かないことが確認できます。ただし、必要なマーカーが隠れてしまうと、監視は
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます IBMが、オブジェクト検出モデルを訓練する際に必要となる、動画内のオブジェクトのラベル付け作業を容易にする無料の自動ラベリングツールを公開している。この新機能は、人工知能（AI）を活用してラベル付け処理を支援する。 IBMはこの自動ラベリングツールによって、開発者が時間を短縮したり、労力を削減したりできるよう支援しようとしている。IBMによると、物体認識モデルが特定のオブジェクトを検出するようになるには、手作業でラベル付けされたイメージのサンプルが200〜500必要になるという。 自動ラベリングツールによって、この種のモデルを構築している開発者は、動画中のオブジェクトにラベル付けをする作業ではなく、より関心の高い、価値ある作業に時間を割
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【2020年】AWS全サービスまとめ | DevelopersIO
アマゾン ウェブ サービスに猫のごはんを相談したら、ハードウェアもクラウドもぜんぶ提案してくれた
[OpenCV] 一定期間動かないものだけを撮影する | DevelopersIO
re:Invent 2019 12月3日のまとめ | Amazon Web Services
AWS LambdaがPowerShell 7に対応しました | DevelopersIO
機械学習でアガベを判定してみた。ノーコードで。 - Qiita
週刊AWS – 2021/1/11週 | Amazon Web Services
AWSの機械学習を活用したライブ・放送ビデオモニタリングの自動化 | Amazon Web Services
IBMの「Cloud Annotations」に自動ラベリングツール