RecoChoku Tech Night #06 2017/12/12（火）開催 株式会社レコチョク 福成 毅(アプリエンジニア/2年目)

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福成毅
Amazon SageMakerの紹介 + デモ
〜機械学習初心者でも動かせました〜

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福成毅(@Fukunari_T)
• 新潟県十日町市出身
• レコチョク 事業システム部 アプリケーション開発G
– 新卒2年目
– iOS・macOS アプリの開発(2016/11 〜 2017/10)
– dミュージック月額コースシステム担当(2017/11 〜)
• AWS初心者
• re:Inventをきっかけに機械学習に興味を抱くようになり、色々と
調べてみました (超初心者)
自己紹介

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• 人工知能の領域の一つ
– 人間の知能の一部(計算する・予測する・識別する・分類する)を機械で実現
する
機械学習
人工知能 機械学習

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• 大量の過去のデータから反復的に学習し、そこに潜むパターン
（特徴）を見つけ出したり、未来予測したりする
機械学習

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• 学習データを例題(先生からの助言)とみなして正解を与えておく
教師あり学習
ネコ
イヌ
イヌ
ネコ
ネコ
？
学習データ群
学習モデル
イヌゥゥゥ！！！
予測データ

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• 学習データに予め正解を与えずに分類・傾向を導き出す
教師なし学習
学習データ群
学習モデル

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• ニューラルネットワーク
– 脳内の神経細胞(ニューロンの働きを模した計算アルゴリズム
• ディープラーニング
– ニューラルネットワークを多層化
ニューラルネットワーク・ディープラーニング
人工知能 機械学習
ニューラル
ネットワーク ディープラーニング

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機械学習が簡単に扱える時代に

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• 教師あり学習に対応(二項分類・多項分類・回帰分析)
• 基本的にGUIでポチポチ(お手軽！)
• S3にあるCSVファイルを取り込んで学習を行う
• チューニング
• 訓練済みのモデルに対してバッチ予測とリアルタイム予測が可能
Amazon Machine Learning

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• 環境構築からエンドポイントの提供までをクラウドで(お手軽！)
• 外部のフレームワークも使える
• Jupyter Notebookで操作
• 教師なし学習にも対応
– 今までだとAWS Deep Learning AMIを用いてEC2を立てその中にPythonで
ごにょごにょ
• 学習データはCSV以外にも対応
Amazon SageMaker

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k-平均法を用いた手書き文字の分類(教師なし学習)
デモ

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• S3にバケットを予め用意

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• Amazon SageMaker -> Dashboard -> ノートブックインスタンス
作成

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• インスタンスの設定

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• 作成したNotebookを開く

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• sample-notebooksをクリック

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• /sample-notebooks/sagemaker-python-
sdk/1P_kmeans_highlevel/kmeans_mnist.ipynb

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• 入力するデータ群を格納するバケット名を入力して実行

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• 実行結果
出典:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/

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• 教師あり学習(雨が降るか降らないか)であればAmazon Machine
Learningで十分
• 教師なし学習(画像分類や法則性の発見)ならAmazon SageMaker
• Amazon Machine Learnigのお手軽感を残しつつ、自由にカスタマ
イズ可能(できることがぐっと増えている！)
• 手軽に便利になったけどやっぱり理論や数学の知識は欠かせない
まとめ