Upload
nobuhiro-nakayama
View
164
Download
0
Embed Size (px)
Citation preview
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
2016/10/25 4
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
2016/10/25 5
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
2016/10/25 9
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