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LT Thursday(サイバーエージェントA.J.A. 社内勉強会)
2016/8/19 阿部晃典
Amazon Machine Leaning の紹介
Amazon ML とは?
● AWS 上で使える機械学習サービス
○ Amazon 社内でも使っているらしい
● スケーラビリティ・簡単さが売り
○ データさえ用意すればボタンをポチポチするだけで、モデル生成・評価・予測 API の準備を自動で
やってくれる
○ 大規模なデータも扱えるらしい
○ 柔軟性はあまりない
● 構造化データに対する統計的教師あり学習のみをサポート
● Region: 米国東部(バージニア北部)、EU(アイルランド)のみ
● チュートリアルあるよ
○ ポルトガルの銀行によるダイレクトマーケティングで、定期預金口座を開設してくれた or してくれな
かった顧客の情報
○ 元データ:https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Bank+Marketing
Concepts
● Data source
○ 学習データの在処
○ 統計情報の表示
● ML model
○ 機械学習モデルの選択
○ 前処理・正則化
● Evaluation
○ 学習済みモデルの評価
● Prediction
○ 学習済みモデルによる予測
Data source
● 学習データの在処:Redshift もしくは S3 上の CSV
● 特徴抽出済みのデータのみ扱える(画像・音声等は直接は扱えない)
● できること
○ 学習に使うカラム(特徴量=入力)の指定
○ 予測対象のカラム(出力)の指定
○ 統計情報の表示(分布・統計量など)
Data source (統計情報の表示)
Data source (統計情報の表示)
ML model
● 機械学習モデルの自動判定(教師あり学習のみ)
○ 2 クラス分類:ロジスティック回帰
○ 多クラス分類:ロジスティック回帰
○ 時系列予測:線形回帰
● Recipe:簡単な前処理
○ N-gram、大文字小文字変換、デカルト積、離散化など
● 正則化:L1 or L2
● 料金:0.42 USD/時
ML model (前処理)
ML model (正則化)
Evaluation
● 学習したモデルの評価(予測精度の計算)
○ Cross-validation もできる
● 評価指標
○ クラス分類:precision、accuracy、recall、F 値など
○ 時系列予測:RMSE (root mean square error)
Evaluation (評価結果)
Prediction
● 学習済みモデルによる予測
● バッチ予測:大量のデータを入力して、一度に予測
○ 0.0001 USD/predictions
● リアルタイム予測:データを一つずつ入力して、その都度予測
○ 0.0001 USD/predictions + 0.001 USD/(10 MB * 1 hour)
まとめ
● Amazon ML の特徴
○ クラス分類(ロジスティック回帰)、時系列予測(線形回帰)
○ 簡単にモデル構築・評価・予測 API の準備ができる
■ UI は使いやすいと思う
○ 統計情報を見やすく表示
● 気をつけたほうが良さそうなこと
○ 特徴抽出・前処理はガッツリやるべき
○ 簡単な反面、できることが少ない
○ 非線形モデル・教師なし学習は使えない
○ 学習済みモデルもない

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