Amazon Sagemaker Studio Lab で無料で機械学習を学んでみよう！ #reinvent | DevelopersIO
こんにちは！森田です。 先日のSivasubramanian KeynoteでAmazon SageMaker Studio Labが発表されました。 この記事では、Sagemaker Studio Labに登録して、機械学習を無料で学ぶ方法をご紹介します。 Amazon SageMaker Studio Labとは Amazon SageMaker Studio Labとは、AWSが提供する無料の機械学習実行環境となっております。 （AWSが提供していますが、AWSアカウントは必要ではありません。） もちろん無料ですので多少の実行制限はありますが、機械学習を学び、実験する程度では問題ない環境が整っております。 初めて機械学習を学ぶ際には、実行環境構築の敷居が高くなってしまいがちですが、このSageMaker Studio Labであればそんな問題も解決され、誰でも簡単に機械学習を始めれそ
Amazon SageMaker で Detectron2 を使って物体検出する | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon SageMaker で Detectron2 を使って物体検出する この記事は、こちらの AWS blog を翻訳したものです。 深層学習は、さまざまな分野で機械学習（ML）を実装する際の最重要課題となっています。ニューラルネットワークの柔軟性の高さを背景に、コンピュータビジョン（CV）の物体検出タスクなどではニューラルネットワークが人間よりも優れた性能を発揮することが可能になってきました。 CVタスクの1つである物体検出は、医療、小売、農業など様々な分野で応用されています。たとえば小売業では、店舗の棚の画像からSKU（Stock Keeping Unit）を検出して、購買者の傾向を分析したり、商品の再入荷時期を特定したりしたいと考えています。物体検出モデルは、このような多様なユースケースを実現し、店舗内のオペレーションを自動化
マネージドサービスを活用した機械学習のためのCI/CDパイプラインの構築 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ マネージドサービスを活用した機械学習のためのCI/CDパイプラインの構築 この投稿は株式会社ブレインパッドのエンジニアである 小杉 知己 氏に、自社で取り組まれた機械学習のための CI/CD パイプライン構築についてご紹介頂き、AWS 社員と共著したものとなります。 はじめに 機械学習 (ML) のビジネスにおける活用はますます加速しています。しかし、MLプロジェクトの初期段階における概念実証 (PoC) フェーズを乗り越え、MLを本番環境において運用するには多くの課題があることが知られています。例えば、運用中のデータの質の変化に対応するためにMLモデルの再訓練を行う必要が出てきたとき、さまざまなモデルのバージョンをいかに管理するかが課題となります。また、作ったモデルの本番適用可否の判断を効率的に行うためにはライフサイクルの管理が必要となりま
Amazon SageMaker Model Monitorを使って画像分類モデルの品質を算出する（2021/05） - Qiita
何の記事？ Amazon SageMaker JumpStartを使って作成した画像分類のモデルに対して、Amazon SageMaker Model Monitorを使ってモデル品質の指標(accuracy, recallなど)を算出してみた記事です。 背景 機械学習の画像分類モデルを作る際、トレーニングに使用する画像を変えてみたり、画像に対して様々な前処理をしたり、色々条件を変えて学習モデルを複数作ると思います。複数作ったモデルは、モデル毎のaccuracy, recall, F1 scoreなどモデルの品質を示す指標を比べて、モデルの良し悪しを判断します。 このaccuracy, recall, F1 scoreなどの指標ですが、Amazon Rekognitionカスタムラベルを使って学習モデルを作成した場合、Rekognitionが算出してくれます。 一方、Amazon Sage
Amazon SageMaker Model Monitor と Debugger を使って不正な予測を検知して分析する | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon SageMaker Model Monitor と Debugger を使って不正な予測を検知して分析する この記事は、Detecting and analyzing incorrect model predictions with Amazon SageMaker Model Monitor and Debugger を翻訳したものです。 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、画像分類や物体検出などのタスクにおいて、最先端の結果をもたらします。自動運転において道路上の交通標識や物体を検出したり、ヘルスケアにおいて画像から異常部位をより正確に分類したり、小売業において在庫管理をしたりと、さまざまなアプリケーションで使用されています。 しかし、CNN はブラックボックスとなります。これは、どのような理由でその予測になったのか
Amazon SageMaker Model Monitor を活用したデータドリフト検知の解説 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon SageMaker Model Monitor を活用したデータドリフト検知の解説 はじめに AWS では、機械学習モデルの開発、学習、推論に最適な AWS サービスを提供しています。これらを活用することで、お客様は、データに基づく適切なビジネス判断、高品質な顧客サービスの提供、コンプライアンスの遵守等の実現が可能となります。ただし、機械学習モデルが扱うデータには細心の注意が必要です。機械学習モデルの学習データと推論時に入力されるデータに、許容範囲を超えた乖離が発生すると、モデルは期待した精度で推論結果を返すことができなくなります。昨今、 COVID-19 や企業のデジタルトランスフォーメーション (DX) の影響等で、一般消費者の生活スタイルやソーシャルネットワークでの言動、企業における従業員のワークスタイルや財務状況に至るま
Amazon SageMaker JumpStart で事前構築済みモデルと機械学習ソリューションへのアクセスを簡素化する | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon SageMaker JumpStart で事前構築済みモデルと機械学習ソリューションへのアクセスを簡素化する 本日、Amazon SageMaker の新機能である Amazon SageMaker JumpStart の提供を開始したことを発表します。人気の高いモデルのコレクション (別名「モデルズー」) および一般的なユースケースを解決するエンドツーエンドのソリューションに、ワンクリックでアクセスして機械学習ワークフローを高速化することができます。 近年、機械学習はビジネスプロセスの改善と自動化に役立つ技術であることが証明されています。実際、過去データでトレーニングされたモデルは、金融サービス、小売、製造、通信、ライフサイエンスといった幅広い業界において結果を高精度に予測できます。しかし、これらのモデルの使用には、データセッ
Amazon SageMaker Studioを使って機械学習をやってみる | DevelopersIO
Introduction この記事は、初めてAmazon SageMakerにさわった自分が、Amazon SageMaker Studioを使って ↓の情報を参考に機械学習モデルの構築・トレーニング・デプロイして推論を実行したログです。 devio : Amazon SageMakerの予測APIをboto3から叩く Qiita : Amazon SageMaker Studio の導入と Autopilot について ＃２ Qiita : 流行りにのってAmazon SageMaker Studioを使ってみた！！ Qiita : [チュートリアル] Amazon SageMakerでの学習・デプロイ Amazon SageMaker 開発者ガイド これらの情報をみて、実際にAutopilotで機械学習モデル構築から推論まで動かしたことがあるなら、たぶん目新しい情報はないので注意。 W
AWS COVID-19 パブリックデータレイクの探索 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ AWS COVID-19 パブリックデータレイクの探索 AWS COVID-19 のデータレイク — 新型コロナウイルス (SARS-CoV-2) とこれに関連する病気である COVID-19 の広がりおよび特性についての、またはそれに関する最新のデータセットが収集され、一元化されたリポジトリが現在利用可能になりました。詳細については、COVID-19 データの分析用のパブリックデータレイクをご参照ください。世界的には、このデータを収集するためにいくつかの取り組みが進行中であり、AWS はパートナーと協力して、この重要なデータを自由に利用できる状態にし、最新の状態に保てるように尽力しています。 このデータは、質問、独自のデータセットとの混合、独自のデータレイクへの新しい洞察の取り込みを行うためにすぐに利用できます。AWS は、パンデミック監視
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