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JAWS-UG CLI専門支部 #67 Amazon Machine Learning 入門

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JAWS-UG CLI専門支部 #67 Amazon Machine Learning 入門

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JAWS-UG CLI専門支部 #67 Amazon Machine Learning 入門

  1. 1. JAWS-UG CLI #67 Amazon Machine Learning入門 2016/10/24 Mon Nobuhiro Nakayama
  2. 2. { "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" ] }
  3. 3. 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/
  4. 4. 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
  5. 5. 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
  6. 6. 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
  7. 7. 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
  8. 8. 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
  9. 9. 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
  10. 10. 無料枠について • 無料枠はありません 2016/10/25 10
  11. 11. 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

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