JAWS-UG CLI #67Amazon Machine Learning入門

2016/10/24 Mon

Nobuhiro Nakayama

{

"name":"Nobuhiro Nakayama",

"company":"UCHIDAYOKO CO., LTD.",

"favorite aws services":[

"Directory Service",

"IAM",

"AWS CLI"

],

"certifications":[

"AWS Certified Solutions Architect-Professional",

"AWS Certified SysOps Administrator-Associate",

"Microsoft Certified Solutions Expert Server Infrastructure",

"Microsoft Certified Solutions Expert SharePoint",

"IPA Network Specialist",

"IPA Information Security Specialist"

]

}

機械学習とは？

• 世の中の特定の事象についてデータを解析し、その結果から学習して、判断や予測を行うためのアルゴリズムを使用する手法 ※1

• 機械学習の種類

• 教師あり学習

• 教師なし学習

• 強化学習

• 機械学習（教師あり学習）の例

• このメールはスパムメールか？（二項分類）

• この商品は、本・日用品・食品のいずれなのか？（多項分類）

• 明日の売り上げはいくらか？（回帰分析）

2016/10/25 3

※1 人工知能、機械学習、ディープラーニングの違いとは

https://blogs.nvidia.co.jp/2016/08/09/whats-difference-artificial-intelligence-machine-learning-deep-learning-ai/

Amazon Machine Learning(AML)とは

• 専門知識をほとんど必要としない機械学習サービス

• AMLでできること

• 教師あり学習

• 二項分類

• 多項分類

• 回帰分析

• 教師なし学習および強化学習はできない

• EMR(Apache Spark) or EC2の選択肢がある

• AMLの予測手法

• バッチ予測

• リアルタイム予測

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ハンズオン

1. データソースの作成（学習モデル作成用）

2. 学習モデルの作成

3. 学習モデルの評価

4. データソースの作成（バッチ予測用）

5. バッチ予測

6. 学習モデルの更新

7. エンドポイントの作成＋リアルタイム予測

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ハンズオン

2016/10/25 6

data-source for ml-

model and evaluation

data-source for

batch-prediction

ml-model

evaluation

batch-prediction

realtime-endpoint

Data for ml-model

and evaluation

Data for batch-

prediction

Learning

Prediction

ハンズオン資料

• データソースの作成（学習モデルの作成用）• https://goo.gl/HmpKWJ

• 学習モデルの作成• https://goo.gl/yPrxLI

• モデルの評価• https://goo.gl/Y4OYE4

• データソースの作成（バッチ予測用）• https://goo.gl/ZgtHU6

• バッチ予測の実行（バッチ予測）• https://goo.gl/VHVHWz

• 学習モデルの更新• https://goo.gl/mg030u

• エンドポイントの作成、リアルタイム予測の実行• https://goo.gl/HVRppK

• リソースの削除• https://goo.gl/HY2Aos

2016/10/25 7

コマンド（１）

• tag

• add-tags

• delete-tags

• describe-tags

• data-source

• create-data-source-from-rds

• create-data-source-from-redshift

• create-data-source-from-s3

• delete-data-source

• describe-data-sources

• get-data-source

• update-data-source

• ml-model

• create-ml-model

• delete-ml-model

• describe-ml-models

• get-ml-model

• update-ml-model

• evaluation

• create-evaluation

• delete-evaluation

• describe-evaluations

• get-evaluation

• update-evaluation

2016/10/25 8

コマンド（２）

• batch-prediction

• create-batch-prediction

• delete-batch-prediction

• describe-batch-predictions

• get-batch-prediction

• update-batch-prediction

• realtime-endpoint

• create-realtime-endpoint

• delete-realtime-endpoint

• predict

• other

• wait

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無料枠について

• 無料枠はありません

2016/10/25 10

詳細はこちら（参考資料）

• Amazon Machine Learning

• http://www.slideshare.net/imaifactory/amazon-machine-learning-47400147

• Amazon Machine Learning概要

• http://www.slideshare.net/n3104/fit2015-amazon-machine-learning-overview

• Amazon Machine Learing と機械学習

• http://www.slideshare.net/masuwo3/amazon-machine-learing

• Amazon Machine LearningのチュートリアルをAWS CLIから実行してみる

• https://siguniang.wordpress.com/2015/06/01/aws-machine-learning-using-awscli/

2016/10/25 11