Amazon SageMaker IP Insights アルゴリズムを使用して、不審な IP アドレスを検出する | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon SageMaker IP Insights アルゴリズムを使用して、不審な IP アドレスを検出する 本日、Amazon SageMaker の新しい IP Insights アルゴリズムが公開されました。IP Insights は、IP アドレスの異常な動作や使用パターンを検出する教師なし学習アルゴリズムです。このブログ記事では、IP アドレスを使用した不正行為の特定、Amazon SageMaker IP Insights アルゴリズムの説明、実際のアプリケーションでの使用方法のデモンストレーション、およびその結果を社内で共有する方法について解説します。 悪意ある行為と戦う 悪意のある行為には、たいていの場合、オンラインバンキングアカウント、管理コンソール、ソーシャルネットワーキングまたはウェブメールアカウントへのアクセスな
Amazon SageMaker 自動モデルチューニングによる高精度なモデル、高速化 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon SageMaker 自動モデルチューニングによる高精度なモデル、高速化 Amazon SageMaker では、このほど、機械学習モデルのハイパーパラメータ値を自動的に調整することで、より正確な予測を生成できる機能をリリースしました。ハイパーパラメータは、トレーニング中にアルゴリズムがどのように動作するかを示すユーザー定義の設定です。例としては、データを繰り返し処理する毎に、決定木のサイズを拡張する方法、セグメンテーションで必要なクラスタの数やニューラルネットワークの重み付けを更新する方法などがあります。 機械学習モデルに適したハイパーパラメータ値を選択することは、最終的な精度とパフォーマンスに大きな影響を与える可能性があるため重要です。しかしながら、ハイパーパラメータ値を設定するプロセスは難しい場合があります。正しいやり方はデ
AWS SageMaker上でMobileNet SSDのモデルを学習する - Taste of Tech Topics
皆さんこんにちは。@Ssk1029Takashiです 最近、AWSのSageMakerがいくつかアップデートがありました。個人的にはPyTorchのサポートがアツいですね。 さて、今回はSageMaker上で公式がサポートされていないアルゴリズムを学習する場合に、どのような方法があるのかを紹介していきます。 モデルはMobileNet SSDを題材として見ていきましょう。 SDK？コンテナ？ SageMaker上で自前のモデルを作成する方法は２つあります。 SageMaker Python SDKを使う 自作のDockerコンテナを利用する 1の方法は、各フレームワークごとにSageMaker上で学習するためのスクリプト仕様が決まっていて、その仕様に沿って書けば学習・推論ができるようになっています。 例えばTensorflowであれば以下のページに仕様が載っています。 docs.aws.a
AWS Lambda上で鯖(Mackerel)の曖昧性問題を機械学習で解決しよう - yasuhisa's blog
この記事は、はてなエンジニア Advent Calendar 2017の1日目の記事です。 サービスに関連する言及のみを観測したい こんにちは。Mackerelチームでアプリケーションエンジニアをやっているid:syou6162です。サービスを運営していると、サービスに関するtweetをslackに流して定期的に観測しているといった方は多いと思います。観測するモチベーションは様々ですが サービスの不具合に一早く気が付ける もちろんテストや動作確認はやっているのが前提だと思いますが、それでも気づけないものも出てきます 新しい機能を出した際にユーザーの反応が直に見れるため、開発者としてはモチベーションが上がる 問い合わせまではないが、どういう機能要望などがあるか知ることができる などが挙げられると思います。 問題点 Mackerelチームでもサービスに関するtweetを定期的に観測しています。
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