AWSで実践する機械学習

AWSで実践する機械学習
2018/10/19 LT会
馬場峻司

CONFIDENTIAL © Core Concept Technologies Inc.
アジェンダ
2
1. 自己紹介
2. AWSで機械学習
3. Amazon Sagemaker を使ってみた
4. まとめ
5. 最後に

CONFIDENTIAL © Core Concept Technologies Inc. 3
IoT/AIソリューション事業部エンジニア馬場峻司
経歴：
2014年 3月理学系大学院卒業
～ 2017年 9月某生命保険系SIer企業卒業
～ 2017年 10月ハンググライダーのインストラクターになる
～ 2018年 5月 CCT入社
現在の業務：
行列計算やPythonと日々格闘しながらエンジニアとして業務を遂行中
１．自己紹介

２．AWSで機械学習
4
• Amazonが提供する完全マネージ
ド型の機械学習サービス
• 2017年に発表され2018年6月に
東京リージョンで利用開始
• Jupyter Notebookによるコー
ディングができる
https://aws.amazon.com/jp/

1. コーディング（Jupyter Notebook）用
2. トレーニング用
3. エンドポイント用
5
２．AWSで機械学習
比較的低スペックで廉価なインスタンスを利用する
一時的にハイスペックなインスタンスを利用し
学習が終了したらすぐに自動削除される
推論用のエンドポイント専用のインスタンス
用途に応じて柔軟にスペックを変更できる
SageMakerでは目的別に3つのインスタンスを利用する

画像を入力
6
手書き数字画像の判定Webアプリ
• ブラウザ経由で画像を入力
• 画像データはMNISTを利用
http://yann.lecun.com/exdb/mnist/
• 画像データをSageMakerが解析
• 答えをブラウザに表示
３．Amazon SageMaker使ってみた
答えは「８」！

7
EC2
API Gateway AWS Lambda
＆
手書き数字画像の判定Webアプリ
• 構成はこちら。
http://flask.pocoo.org/

エンドポイントの作成
• SageMakerを起動して新しいノート
ブックインスタンスを作成する
• 作成から5分もたたずに環境は完成
• トレーニングの実行、エンドポイント
を作成する

• トレーニング
実行したトレーニングの状況を一目で確認できる
• エンドポイント
作成したエンドポイントの一覧、ステータスを確認できる

• 分類の結果
きちんと手書き数字画像を分類できている
• 解析精度
正解制度は“98%”

ブラウザでサービスにアクセスして
ファイルを選択・・・
決定ボタンを
押して・・・

ブラウザでサービスにアクセスして
ファイルを選択・・・
決定ボタンを
押して・・・
出た！！

４．まとめ
13
• 環境構築の手間、ライブラリのインストール作業がないので楽
• インフラの知識が乏しくてもサービスが作れる
• Pythonだけでもなんでもできる
• AWSの無料枠が適応されるので小額、個人でも実践で学べる
※適応枠に注意

５．最後に
14
エンドポイントの
後片付けは
確実に！

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