SlideShare a Scribd company logo
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
CONFIDENTIAL © Core Concept Technologies Inc.
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/
CONFIDENTIAL © Core Concept Technologies Inc.
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
CONFIDENTIAL © Core Concept Technologies Inc.
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」!
CONFIDENTIAL © Core Concept Technologies Inc.
3.Amazon SageMaker使ってみた
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/
CONFIDENTIAL © Core Concept Technologies Inc. 8
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
3.Amazon SageMaker使ってみた
CONFIDENTIAL © Core Concept Technologies Inc. 9
3.Amazon SageMaker使ってみた
• 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
CONFIDENTIAL © Core Concept Technologies Inc. 10
• 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%”
3.Amazon SageMaker使ってみた
CONFIDENTIAL © Core Concept Technologies Inc. 11
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・・・
3.Amazon SageMaker使ってみた
CONFIDENTIAL © Core Concept Technologies Inc. 12
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!!
3.Amazon SageMaker使ってみた
CONFIDENTIAL © Core Concept Technologies Inc.
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
CONFIDENTIAL © Core Concept Technologies Inc.
5.最後に
14
エンドポイントの
後片付けは
確実に!
AWSで実践する機械学習

More Related Content

What's hot

Amazon Connectで到着報告を自動化
Amazon Connectで到着報告を自動化Amazon Connectで到着報告を自動化
Amazon Connectで到着報告を自動化
Mitsuhiro Yamashita
 
AWS設計ガイドラインで取り組むクラウドシフト
AWS設計ガイドラインで取り組むクラウドシフトAWS設計ガイドラインで取り組むクラウドシフト
AWS設計ガイドラインで取り組むクラウドシフト
Trainocate Japan, Ltd.
 
クラウドによって 変わった未来
クラウドによって 変わった未来クラウドによって 変わった未来
クラウドによって 変わった未来
Mitsuhiro Yamashita
 
Creating Mashup service in Yamaguchi
Creating Mashup service in YamaguchiCreating Mashup service in Yamaguchi
Creating Mashup service in YamaguchiOhishi Mikage
 
Tableau Server Client(Python) でできる3000人規模の サーバーレス運用管理
Tableau Server Client(Python)でできる3000人規模のサーバーレス運用管理Tableau Server Client(Python)でできる3000人規模のサーバーレス運用管理
Tableau Server Client(Python) でできる3000人規模の サーバーレス運用管理
Ken Takao
 
20170809 AWS code series
20170809 AWS code series20170809 AWS code series
20170809 AWS code series
Atsushi Fukui
 
AWSで画像認識をやってみる~DL3分クッキング~
AWSで画像認識をやってみる~DL3分クッキング~AWSで画像認識をやってみる~DL3分クッキング~
AWSで画像認識をやってみる~DL3分クッキング~
Ken'ichirou Kimura
 
AWS Organizationsでマルチアカウントハンズオン環境を構築した話
AWS Organizationsでマルチアカウントハンズオン環境を構築した話AWS Organizationsでマルチアカウントハンズオン環境を構築した話
AWS Organizationsでマルチアカウントハンズオン環境を構築した話
Trainocate Japan, Ltd.
 
Aws solution
Aws solutionAws solution
Aws solution
takashinarikawa
 
AWSセキュリティ新機能と共に進化した My Individual blog (私の個人ブログ) since 2014
AWSセキュリティ新機能と共に進化した My Individual blog (私の個人ブログ)  since 2014AWSセキュリティ新機能と共に進化した My Individual blog (私の個人ブログ)  since 2014
AWSセキュリティ新機能と共に進化した My Individual blog (私の個人ブログ) since 2014
Mitsuhiro Yamashita
 
ネットワークと絡めてこそ真価を発揮!AWS Outpostsの基本と概要
ネットワークと絡めてこそ真価を発揮!AWS Outpostsの基本と概要ネットワークと絡めてこそ真価を発揮!AWS Outpostsの基本と概要
ネットワークと絡めてこそ真価を発揮!AWS Outpostsの基本と概要
Mamoru Ohashi
 
AWS認定クラウド プラクティショナー って何?
AWS認定クラウド プラクティショナー って何?AWS認定クラウド プラクティショナー って何?
AWS認定クラウド プラクティショナー って何?
Mitsuhiro Yamashita
 
06 rpa operation without failure 20191102
06 rpa operation without failure 2019110206 rpa operation without failure 20191102
06 rpa operation without failure 20191102Hinemos
 
Understanding of new Azure certifications in 2019
Understanding of new Azure certifications in 2019Understanding of new Azure certifications in 2019
Understanding of new Azure certifications in 2019
Akiyoshi Tsuchida
 
IoTとServerlessの世界 Jawsfesta_1103
IoTとServerlessの世界 Jawsfesta_1103IoTとServerlessの世界 Jawsfesta_1103
IoTとServerlessの世界 Jawsfesta_1103
Ryosuke Izumi
 
Ansibleの限界を超えてファイアウォールの プロビをした話
Ansibleの限界を超えてファイアウォールのプロビをした話Ansibleの限界を超えてファイアウォールのプロビをした話
Ansibleの限界を超えてファイアウォールの プロビをした話
shomahirao
 
Fin-JAWS セキュリティ担当者が見たAWS re:Inforce 2019
Fin-JAWS セキュリティ担当者が見たAWS re:Inforce 2019Fin-JAWS セキュリティ担当者が見たAWS re:Inforce 2019
Fin-JAWS セキュリティ担当者が見たAWS re:Inforce 2019
Yusuke Karasawa
 
AWS エンジニア育成における効果的なトレーニング活用のすすめ
AWS エンジニア育成における効果的なトレーニング活用のすすめAWS エンジニア育成における効果的なトレーニング活用のすすめ
AWS エンジニア育成における効果的なトレーニング活用のすすめ
Trainocate Japan, Ltd.
 
Jaws serverless 1026_kyoso
Jaws serverless 1026_kyosoJaws serverless 1026_kyoso
Jaws serverless 1026_kyoso
Ryosuke Izumi
 
10分でわかるサイバーエージェント広告部門のハイブリッドクラウド環境 公開用
10分でわかるサイバーエージェント広告部門のハイブリッドクラウド環境 公開用10分でわかるサイバーエージェント広告部門のハイブリッドクラウド環境 公開用
10分でわかるサイバーエージェント広告部門のハイブリッドクラウド環境 公開用
Ken Takao
 

What's hot (20)

Amazon Connectで到着報告を自動化
Amazon Connectで到着報告を自動化Amazon Connectで到着報告を自動化
Amazon Connectで到着報告を自動化
 
AWS設計ガイドラインで取り組むクラウドシフト
AWS設計ガイドラインで取り組むクラウドシフトAWS設計ガイドラインで取り組むクラウドシフト
AWS設計ガイドラインで取り組むクラウドシフト
 
クラウドによって 変わった未来
クラウドによって 変わった未来クラウドによって 変わった未来
クラウドによって 変わった未来
 
Creating Mashup service in Yamaguchi
Creating Mashup service in YamaguchiCreating Mashup service in Yamaguchi
Creating Mashup service in Yamaguchi
 
Tableau Server Client(Python) でできる3000人規模の サーバーレス運用管理
Tableau Server Client(Python)でできる3000人規模のサーバーレス運用管理Tableau Server Client(Python)でできる3000人規模のサーバーレス運用管理
Tableau Server Client(Python) でできる3000人規模の サーバーレス運用管理
 
20170809 AWS code series
20170809 AWS code series20170809 AWS code series
20170809 AWS code series
 
AWSで画像認識をやってみる~DL3分クッキング~
AWSで画像認識をやってみる~DL3分クッキング~AWSで画像認識をやってみる~DL3分クッキング~
AWSで画像認識をやってみる~DL3分クッキング~
 
AWS Organizationsでマルチアカウントハンズオン環境を構築した話
AWS Organizationsでマルチアカウントハンズオン環境を構築した話AWS Organizationsでマルチアカウントハンズオン環境を構築した話
AWS Organizationsでマルチアカウントハンズオン環境を構築した話
 
Aws solution
Aws solutionAws solution
Aws solution
 
AWSセキュリティ新機能と共に進化した My Individual blog (私の個人ブログ) since 2014
AWSセキュリティ新機能と共に進化した My Individual blog (私の個人ブログ)  since 2014AWSセキュリティ新機能と共に進化した My Individual blog (私の個人ブログ)  since 2014
AWSセキュリティ新機能と共に進化した My Individual blog (私の個人ブログ) since 2014
 
ネットワークと絡めてこそ真価を発揮!AWS Outpostsの基本と概要
ネットワークと絡めてこそ真価を発揮!AWS Outpostsの基本と概要ネットワークと絡めてこそ真価を発揮!AWS Outpostsの基本と概要
ネットワークと絡めてこそ真価を発揮!AWS Outpostsの基本と概要
 
AWS認定クラウド プラクティショナー って何?
AWS認定クラウド プラクティショナー って何?AWS認定クラウド プラクティショナー って何?
AWS認定クラウド プラクティショナー って何?
 
06 rpa operation without failure 20191102
06 rpa operation without failure 2019110206 rpa operation without failure 20191102
06 rpa operation without failure 20191102
 
Understanding of new Azure certifications in 2019
Understanding of new Azure certifications in 2019Understanding of new Azure certifications in 2019
Understanding of new Azure certifications in 2019
 
IoTとServerlessの世界 Jawsfesta_1103
IoTとServerlessの世界 Jawsfesta_1103IoTとServerlessの世界 Jawsfesta_1103
IoTとServerlessの世界 Jawsfesta_1103
 
Ansibleの限界を超えてファイアウォールの プロビをした話
Ansibleの限界を超えてファイアウォールのプロビをした話Ansibleの限界を超えてファイアウォールのプロビをした話
Ansibleの限界を超えてファイアウォールの プロビをした話
 
Fin-JAWS セキュリティ担当者が見たAWS re:Inforce 2019
Fin-JAWS セキュリティ担当者が見たAWS re:Inforce 2019Fin-JAWS セキュリティ担当者が見たAWS re:Inforce 2019
Fin-JAWS セキュリティ担当者が見たAWS re:Inforce 2019
 
AWS エンジニア育成における効果的なトレーニング活用のすすめ
AWS エンジニア育成における効果的なトレーニング活用のすすめAWS エンジニア育成における効果的なトレーニング活用のすすめ
AWS エンジニア育成における効果的なトレーニング活用のすすめ
 
Jaws serverless 1026_kyoso
Jaws serverless 1026_kyosoJaws serverless 1026_kyoso
Jaws serverless 1026_kyoso
 
10分でわかるサイバーエージェント広告部門のハイブリッドクラウド環境 公開用
10分でわかるサイバーエージェント広告部門のハイブリッドクラウド環境 公開用10分でわかるサイバーエージェント広告部門のハイブリッドクラウド環境 公開用
10分でわかるサイバーエージェント広告部門のハイブリッドクラウド環境 公開用
 

Similar to AWSで実践する機械学習

AIによる簡単レコメンドシステム実装
AIによる簡単レコメンドシステム実装AIによる簡単レコメンドシステム実装
AIによる簡単レコメンドシステム実装
Core Concept Technologies
 
Pythonで簡単動画解析
Pythonで簡単動画解析Pythonで簡単動画解析
Pythonで簡単動画解析
Core Concept Technologies
 
GPUいらずの高速動画異常検知
GPUいらずの高速動画異常検知GPUいらずの高速動画異常検知
GPUいらずの高速動画異常検知
Core Concept Technologies
 
Decode19 cd42 fixer_public_0601
Decode19 cd42 fixer_public_0601Decode19 cd42 fixer_public_0601
Decode19 cd42 fixer_public_0601
Shotaro Suzuki
 
Decode19 cd42 fixer_public_0601
Decode19 cd42 fixer_public_0601Decode19 cd42 fixer_public_0601
Decode19 cd42 fixer_public_0601
YorikoYokoyama
 
祝★AWSスタンダードコンサルティングパートナーに認定されました
祝★AWSスタンダードコンサルティングパートナーに認定されました祝★AWSスタンダードコンサルティングパートナーに認定されました
祝★AWSスタンダードコンサルティングパートナーに認定されました
Core Concept Technologies
 
AWS導入ガイド 2017年版 〜 オンプレからの移行、運用・監視、セキュリティ対策 〜 | 業務活用に不可欠な セキュアなモバイルネットワーク構築
AWS導入ガイド 2017年版 〜 オンプレからの移行、運用・監視、セキュリティ対策 〜 | 業務活用に不可欠な セキュアなモバイルネットワーク構築AWS導入ガイド 2017年版 〜 オンプレからの移行、運用・監視、セキュリティ対策 〜 | 業務活用に不可欠な セキュアなモバイルネットワーク構築
AWS導入ガイド 2017年版 〜 オンプレからの移行、運用・監視、セキュリティ対策 〜 | 業務活用に不可欠な セキュアなモバイルネットワーク構築
SORACOM,INC
 
Java で開発する Azure Web Apps アプリケーション
Java で開発する Azure Web Apps アプリケーションJava で開発する Azure Web Apps アプリケーション
Java で開発する Azure Web Apps アプリケーション
彰 村地
 
Tech-on MeetUp#09 hitachi資料
Tech-on MeetUp#09 hitachi資料Tech-on MeetUp#09 hitachi資料
Tech-on MeetUp#09 hitachi資料
Techon Organization
 
Aws導入時にまず考える〇〇のこと
Aws導入時にまず考える〇〇のことAws導入時にまず考える〇〇のこと
Aws導入時にまず考える〇〇のこと
recotech
 
InterBEE 2018 AWS & AWS Elemental Booth Review
InterBEE 2018 AWS & AWS Elemental Booth ReviewInterBEE 2018 AWS & AWS Elemental Booth Review
InterBEE 2018 AWS & AWS Elemental Booth Review
Amazon Web Services Japan
 
付加価値を生み出すデータの可視化
付加価値を生み出すデータの可視化付加価値を生み出すデータの可視化
付加価値を生み出すデータの可視化
Core Concept Technologies
 
Innovation and Startups Today
Innovation and Startups TodayInnovation and Startups Today
Innovation and Startups Today
Amazon Web Services
 
TreasureData Solution Architectの挑戦
TreasureData Solution Architectの挑戦TreasureData Solution Architectの挑戦
TreasureData Solution Architectの挑戦
masaomoc1015
 
Monolith to microservice
Monolith to microserviceMonolith to microservice
Monolith to microservice
YorikoYokoyama
 
Monolithtomicroservices
MonolithtomicroservicesMonolithtomicroservices
Monolithtomicroservices
Shotaro Suzuki
 
Evangelist training program at fixer
Evangelist training program at fixerEvangelist training program at fixer
Evangelist training program at fixer
Shotaro Suzuki
 
STAC2023 テストケースの自動生成に生成AI導入を検討してみた STAC2023
STAC2023 テストケースの自動生成に生成AI導入を検討してみた STAC2023STAC2023 テストケースの自動生成に生成AI導入を検討してみた STAC2023
STAC2023 テストケースの自動生成に生成AI導入を検討してみた STAC2023
Satoshi Sakashita
 
Sumo logic meetup 2020 jan
Sumo logic meetup 2020 janSumo logic meetup 2020 jan
Sumo logic meetup 2020 jan
Masatomo Ito
 
AIベンチャー企業のパフォーマンス
AIベンチャー企業のパフォーマンスAIベンチャー企業のパフォーマンス
AIベンチャー企業のパフォーマンス
Core Concept Technologies
 

Similar to AWSで実践する機械学習 (20)

AIによる簡単レコメンドシステム実装
AIによる簡単レコメンドシステム実装AIによる簡単レコメンドシステム実装
AIによる簡単レコメンドシステム実装
 
Pythonで簡単動画解析
Pythonで簡単動画解析Pythonで簡単動画解析
Pythonで簡単動画解析
 
GPUいらずの高速動画異常検知
GPUいらずの高速動画異常検知GPUいらずの高速動画異常検知
GPUいらずの高速動画異常検知
 
Decode19 cd42 fixer_public_0601
Decode19 cd42 fixer_public_0601Decode19 cd42 fixer_public_0601
Decode19 cd42 fixer_public_0601
 
Decode19 cd42 fixer_public_0601
Decode19 cd42 fixer_public_0601Decode19 cd42 fixer_public_0601
Decode19 cd42 fixer_public_0601
 
祝★AWSスタンダードコンサルティングパートナーに認定されました
祝★AWSスタンダードコンサルティングパートナーに認定されました祝★AWSスタンダードコンサルティングパートナーに認定されました
祝★AWSスタンダードコンサルティングパートナーに認定されました
 
AWS導入ガイド 2017年版 〜 オンプレからの移行、運用・監視、セキュリティ対策 〜 | 業務活用に不可欠な セキュアなモバイルネットワーク構築
AWS導入ガイド 2017年版 〜 オンプレからの移行、運用・監視、セキュリティ対策 〜 | 業務活用に不可欠な セキュアなモバイルネットワーク構築AWS導入ガイド 2017年版 〜 オンプレからの移行、運用・監視、セキュリティ対策 〜 | 業務活用に不可欠な セキュアなモバイルネットワーク構築
AWS導入ガイド 2017年版 〜 オンプレからの移行、運用・監視、セキュリティ対策 〜 | 業務活用に不可欠な セキュアなモバイルネットワーク構築
 
Java で開発する Azure Web Apps アプリケーション
Java で開発する Azure Web Apps アプリケーションJava で開発する Azure Web Apps アプリケーション
Java で開発する Azure Web Apps アプリケーション
 
Tech-on MeetUp#09 hitachi資料
Tech-on MeetUp#09 hitachi資料Tech-on MeetUp#09 hitachi資料
Tech-on MeetUp#09 hitachi資料
 
Aws導入時にまず考える〇〇のこと
Aws導入時にまず考える〇〇のことAws導入時にまず考える〇〇のこと
Aws導入時にまず考える〇〇のこと
 
InterBEE 2018 AWS & AWS Elemental Booth Review
InterBEE 2018 AWS & AWS Elemental Booth ReviewInterBEE 2018 AWS & AWS Elemental Booth Review
InterBEE 2018 AWS & AWS Elemental Booth Review
 
付加価値を生み出すデータの可視化
付加価値を生み出すデータの可視化付加価値を生み出すデータの可視化
付加価値を生み出すデータの可視化
 
Innovation and Startups Today
Innovation and Startups TodayInnovation and Startups Today
Innovation and Startups Today
 
TreasureData Solution Architectの挑戦
TreasureData Solution Architectの挑戦TreasureData Solution Architectの挑戦
TreasureData Solution Architectの挑戦
 
Monolith to microservice
Monolith to microserviceMonolith to microservice
Monolith to microservice
 
Monolithtomicroservices
MonolithtomicroservicesMonolithtomicroservices
Monolithtomicroservices
 
Evangelist training program at fixer
Evangelist training program at fixerEvangelist training program at fixer
Evangelist training program at fixer
 
STAC2023 テストケースの自動生成に生成AI導入を検討してみた STAC2023
STAC2023 テストケースの自動生成に生成AI導入を検討してみた STAC2023STAC2023 テストケースの自動生成に生成AI導入を検討してみた STAC2023
STAC2023 テストケースの自動生成に生成AI導入を検討してみた STAC2023
 
Sumo logic meetup 2020 jan
Sumo logic meetup 2020 janSumo logic meetup 2020 jan
Sumo logic meetup 2020 jan
 
AIベンチャー企業のパフォーマンス
AIベンチャー企業のパフォーマンスAIベンチャー企業のパフォーマンス
AIベンチャー企業のパフォーマンス
 

More from Core Concept Technologies

センシングサイエンティストが経費精算を自動化したらこうなった
センシングサイエンティストが経費精算を自動化したらこうなったセンシングサイエンティストが経費精算を自動化したらこうなった
センシングサイエンティストが経費精算を自動化したらこうなった
Core Concept Technologies
 
C#で速度を極めるいろは
C#で速度を極めるいろはC#で速度を極めるいろは
C#で速度を極めるいろは
Core Concept Technologies
 
コンソールアプリケーションでDIを使う
コンソールアプリケーションでDIを使うコンソールアプリケーションでDIを使う
コンソールアプリケーションでDIを使う
Core Concept Technologies
 
開発環境をWindowsからMacに移行してみた話
開発環境をWindowsからMacに移行してみた話開発環境をWindowsからMacに移行してみた話
開発環境をWindowsからMacに移行してみた話
Core Concept Technologies
 
Linqの速度測ってみた
Linqの速度測ってみたLinqの速度測ってみた
Linqの速度測ってみた
Core Concept Technologies
 
データソースにLinqDataSourceを使った場合のGridViewの高速化
データソースにLinqDataSourceを使った場合のGridViewの高速化データソースにLinqDataSourceを使った場合のGridViewの高速化
データソースにLinqDataSourceを使った場合のGridViewの高速化
Core Concept Technologies
 
ロボットアームをPythonで動かす
ロボットアームをPythonで動かすロボットアームをPythonで動かす
ロボットアームをPythonで動かす
Core Concept Technologies
 
Pythonでディープラーニングをはじめるための一歩目
Pythonでディープラーニングをはじめるための一歩目Pythonでディープラーニングをはじめるための一歩目
Pythonでディープラーニングをはじめるための一歩目
Core Concept Technologies
 
Pythonで簡単な統計・分析をしてみよう!
Pythonで簡単な統計・分析をしてみよう!Pythonで簡単な統計・分析をしてみよう!
Pythonで簡単な統計・分析をしてみよう!
Core Concept Technologies
 
Google Colab環境でPythonスクレイピング
Google Colab環境でPythonスクレイピングGoogle Colab環境でPythonスクレイピング
Google Colab環境でPythonスクレイピング
Core Concept Technologies
 
可視化の先にあるものとは
可視化の先にあるものとは可視化の先にあるものとは
可視化の先にあるものとは
Core Concept Technologies
 
ロボットと協働生活中に試行錯誤したこと
ロボットと協働生活中に試行錯誤したことロボットと協働生活中に試行錯誤したこと
ロボットと協働生活中に試行錯誤したこと
Core Concept Technologies
 
3Dモデル類似検索
3Dモデル類似検索3Dモデル類似検索
3Dモデル類似検索
Core Concept Technologies
 
固有表現抽出と適用例のご紹介
固有表現抽出と適用例のご紹介固有表現抽出と適用例のご紹介
固有表現抽出と適用例のご紹介
Core Concept Technologies
 
深層強化学習入門
深層強化学習入門深層強化学習入門
深層強化学習入門
Core Concept Technologies
 
なぜIoTプロジェクトは途中でとまってしまうのか。
なぜIoTプロジェクトは途中でとまってしまうのか。なぜIoTプロジェクトは途中でとまってしまうのか。
なぜIoTプロジェクトは途中でとまってしまうのか。
Core Concept Technologies
 
工場に!オフィスに!明日、お安く、安全に導入できるセンサー紹介します
工場に!オフィスに!明日、お安く、安全に導入できるセンサー紹介します工場に!オフィスに!明日、お安く、安全に導入できるセンサー紹介します
工場に!オフィスに!明日、お安く、安全に導入できるセンサー紹介します
Core Concept Technologies
 
Orizuru IoTは何を変えたのか
Orizuru IoTは何を変えたのかOrizuru IoTは何を変えたのか
Orizuru IoTは何を変えたのか
Core Concept Technologies
 
データを活用して何を実現してきたか?
データを活用して何を実現してきたか?データを活用して何を実現してきたか?
データを活用して何を実現してきたか?
Core Concept Technologies
 
おもちゃのロボットアームの制御精度をちょっとだけ上げてみました(ちょっとだけよ♡)
おもちゃのロボットアームの制御精度をちょっとだけ上げてみました(ちょっとだけよ♡)おもちゃのロボットアームの制御精度をちょっとだけ上げてみました(ちょっとだけよ♡)
おもちゃのロボットアームの制御精度をちょっとだけ上げてみました(ちょっとだけよ♡)
Core Concept Technologies
 

More from Core Concept Technologies (20)

センシングサイエンティストが経費精算を自動化したらこうなった
センシングサイエンティストが経費精算を自動化したらこうなったセンシングサイエンティストが経費精算を自動化したらこうなった
センシングサイエンティストが経費精算を自動化したらこうなった
 
C#で速度を極めるいろは
C#で速度を極めるいろはC#で速度を極めるいろは
C#で速度を極めるいろは
 
コンソールアプリケーションでDIを使う
コンソールアプリケーションでDIを使うコンソールアプリケーションでDIを使う
コンソールアプリケーションでDIを使う
 
開発環境をWindowsからMacに移行してみた話
開発環境をWindowsからMacに移行してみた話開発環境をWindowsからMacに移行してみた話
開発環境をWindowsからMacに移行してみた話
 
Linqの速度測ってみた
Linqの速度測ってみたLinqの速度測ってみた
Linqの速度測ってみた
 
データソースにLinqDataSourceを使った場合のGridViewの高速化
データソースにLinqDataSourceを使った場合のGridViewの高速化データソースにLinqDataSourceを使った場合のGridViewの高速化
データソースにLinqDataSourceを使った場合のGridViewの高速化
 
ロボットアームをPythonで動かす
ロボットアームをPythonで動かすロボットアームをPythonで動かす
ロボットアームをPythonで動かす
 
Pythonでディープラーニングをはじめるための一歩目
Pythonでディープラーニングをはじめるための一歩目Pythonでディープラーニングをはじめるための一歩目
Pythonでディープラーニングをはじめるための一歩目
 
Pythonで簡単な統計・分析をしてみよう!
Pythonで簡単な統計・分析をしてみよう!Pythonで簡単な統計・分析をしてみよう!
Pythonで簡単な統計・分析をしてみよう!
 
Google Colab環境でPythonスクレイピング
Google Colab環境でPythonスクレイピングGoogle Colab環境でPythonスクレイピング
Google Colab環境でPythonスクレイピング
 
可視化の先にあるものとは
可視化の先にあるものとは可視化の先にあるものとは
可視化の先にあるものとは
 
ロボットと協働生活中に試行錯誤したこと
ロボットと協働生活中に試行錯誤したことロボットと協働生活中に試行錯誤したこと
ロボットと協働生活中に試行錯誤したこと
 
3Dモデル類似検索
3Dモデル類似検索3Dモデル類似検索
3Dモデル類似検索
 
固有表現抽出と適用例のご紹介
固有表現抽出と適用例のご紹介固有表現抽出と適用例のご紹介
固有表現抽出と適用例のご紹介
 
深層強化学習入門
深層強化学習入門深層強化学習入門
深層強化学習入門
 
なぜIoTプロジェクトは途中でとまってしまうのか。
なぜIoTプロジェクトは途中でとまってしまうのか。なぜIoTプロジェクトは途中でとまってしまうのか。
なぜIoTプロジェクトは途中でとまってしまうのか。
 
工場に!オフィスに!明日、お安く、安全に導入できるセンサー紹介します
工場に!オフィスに!明日、お安く、安全に導入できるセンサー紹介します工場に!オフィスに!明日、お安く、安全に導入できるセンサー紹介します
工場に!オフィスに!明日、お安く、安全に導入できるセンサー紹介します
 
Orizuru IoTは何を変えたのか
Orizuru IoTは何を変えたのかOrizuru IoTは何を変えたのか
Orizuru IoTは何を変えたのか
 
データを活用して何を実現してきたか?
データを活用して何を実現してきたか?データを活用して何を実現してきたか?
データを活用して何を実現してきたか?
 
おもちゃのロボットアームの制御精度をちょっとだけ上げてみました(ちょっとだけよ♡)
おもちゃのロボットアームの制御精度をちょっとだけ上げてみました(ちょっとだけよ♡)おもちゃのロボットアームの制御精度をちょっとだけ上げてみました(ちょっとだけよ♡)
おもちゃのロボットアームの制御精度をちょっとだけ上げてみました(ちょっとだけよ♡)
 

Recently uploaded

Generating Automatic Feedback on UI Mockups with Large Language Models
Generating Automatic Feedback on UI Mockups with Large Language ModelsGenerating Automatic Feedback on UI Mockups with Large Language Models
Generating Automatic Feedback on UI Mockups with Large Language Models
harmonylab
 
LoRaWAN 4チャンネル電流センサー・コンバーター CS01-LB 日本語マニュアル
LoRaWAN 4チャンネル電流センサー・コンバーター CS01-LB 日本語マニュアルLoRaWAN 4チャンネル電流センサー・コンバーター CS01-LB 日本語マニュアル
LoRaWAN 4チャンネル電流センサー・コンバーター CS01-LB 日本語マニュアル
CRI Japan, Inc.
 
遺伝的アルゴリズムと知識蒸留による大規模言語モデル(LLM)の学習とハイパーパラメータ最適化
遺伝的アルゴリズムと知識蒸留による大規模言語モデル(LLM)の学習とハイパーパラメータ最適化遺伝的アルゴリズムと知識蒸留による大規模言語モデル(LLM)の学習とハイパーパラメータ最適化
遺伝的アルゴリズムと知識蒸留による大規模言語モデル(LLM)の学習とハイパーパラメータ最適化
t m
 
キンドリル ネットワークアセスメントサービスご紹介 今のネットワーク環境は大丈夫? 調査〜対策までご支援します
キンドリル ネットワークアセスメントサービスご紹介 今のネットワーク環境は大丈夫? 調査〜対策までご支援しますキンドリル ネットワークアセスメントサービスご紹介 今のネットワーク環境は大丈夫? 調査〜対策までご支援します
キンドリル ネットワークアセスメントサービスご紹介 今のネットワーク環境は大丈夫? 調査〜対策までご支援します
Takayuki Nakayama
 
JSAI_類似画像マッチングによる器への印象付与手法の妥当性検証_ver.3_高橋りさ
JSAI_類似画像マッチングによる器への印象付与手法の妥当性検証_ver.3_高橋りさJSAI_類似画像マッチングによる器への印象付与手法の妥当性検証_ver.3_高橋りさ
JSAI_類似画像マッチングによる器への印象付与手法の妥当性検証_ver.3_高橋りさ
0207sukipio
 
This is the company presentation material of RIZAP Technologies, Inc.
This is the company presentation material of RIZAP Technologies, Inc.This is the company presentation material of RIZAP Technologies, Inc.
This is the company presentation material of RIZAP Technologies, Inc.
chiefujita1
 
ReonHata_便利の副作用に気づかせるための発想支援手法の評価---行為の増減の提示による気づきへの影響---
ReonHata_便利の副作用に気づかせるための発想支援手法の評価---行為の増減の提示による気づきへの影響---ReonHata_便利の副作用に気づかせるための発想支援手法の評価---行為の増減の提示による気づきへの影響---
ReonHata_便利の副作用に気づかせるための発想支援手法の評価---行為の増減の提示による気づきへの影響---
Matsushita Laboratory
 
論文紹介:Deep Learning-Based Human Pose Estimation: A Survey
論文紹介:Deep Learning-Based Human Pose Estimation: A Survey論文紹介:Deep Learning-Based Human Pose Estimation: A Survey
論文紹介:Deep Learning-Based Human Pose Estimation: A Survey
Toru Tamaki
 

Recently uploaded (8)

Generating Automatic Feedback on UI Mockups with Large Language Models
Generating Automatic Feedback on UI Mockups with Large Language ModelsGenerating Automatic Feedback on UI Mockups with Large Language Models
Generating Automatic Feedback on UI Mockups with Large Language Models
 
LoRaWAN 4チャンネル電流センサー・コンバーター CS01-LB 日本語マニュアル
LoRaWAN 4チャンネル電流センサー・コンバーター CS01-LB 日本語マニュアルLoRaWAN 4チャンネル電流センサー・コンバーター CS01-LB 日本語マニュアル
LoRaWAN 4チャンネル電流センサー・コンバーター CS01-LB 日本語マニュアル
 
遺伝的アルゴリズムと知識蒸留による大規模言語モデル(LLM)の学習とハイパーパラメータ最適化
遺伝的アルゴリズムと知識蒸留による大規模言語モデル(LLM)の学習とハイパーパラメータ最適化遺伝的アルゴリズムと知識蒸留による大規模言語モデル(LLM)の学習とハイパーパラメータ最適化
遺伝的アルゴリズムと知識蒸留による大規模言語モデル(LLM)の学習とハイパーパラメータ最適化
 
キンドリル ネットワークアセスメントサービスご紹介 今のネットワーク環境は大丈夫? 調査〜対策までご支援します
キンドリル ネットワークアセスメントサービスご紹介 今のネットワーク環境は大丈夫? 調査〜対策までご支援しますキンドリル ネットワークアセスメントサービスご紹介 今のネットワーク環境は大丈夫? 調査〜対策までご支援します
キンドリル ネットワークアセスメントサービスご紹介 今のネットワーク環境は大丈夫? 調査〜対策までご支援します
 
JSAI_類似画像マッチングによる器への印象付与手法の妥当性検証_ver.3_高橋りさ
JSAI_類似画像マッチングによる器への印象付与手法の妥当性検証_ver.3_高橋りさJSAI_類似画像マッチングによる器への印象付与手法の妥当性検証_ver.3_高橋りさ
JSAI_類似画像マッチングによる器への印象付与手法の妥当性検証_ver.3_高橋りさ
 
This is the company presentation material of RIZAP Technologies, Inc.
This is the company presentation material of RIZAP Technologies, Inc.This is the company presentation material of RIZAP Technologies, Inc.
This is the company presentation material of RIZAP Technologies, Inc.
 
ReonHata_便利の副作用に気づかせるための発想支援手法の評価---行為の増減の提示による気づきへの影響---
ReonHata_便利の副作用に気づかせるための発想支援手法の評価---行為の増減の提示による気づきへの影響---ReonHata_便利の副作用に気づかせるための発想支援手法の評価---行為の増減の提示による気づきへの影響---
ReonHata_便利の副作用に気づかせるための発想支援手法の評価---行為の増減の提示による気づきへの影響---
 
論文紹介:Deep Learning-Based Human Pose Estimation: A Survey
論文紹介:Deep Learning-Based Human Pose Estimation: A Survey論文紹介:Deep Learning-Based Human Pose Estimation: A Survey
論文紹介:Deep Learning-Based Human Pose Estimation: A Survey
 

AWSで実践する機械学習

  • 2. 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
  • 3. 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
  • 4. CONFIDENTIAL © Core Concept Technologies Inc. 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/
  • 5. CONFIDENTIAL © Core Concept Technologies Inc. 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
  • 6. CONFIDENTIAL © Core Concept Technologies Inc. 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. CONFIDENTIAL © Core Concept Technologies Inc. 3.Amazon SageMaker使ってみた 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/
  • 8. CONFIDENTIAL © Core Concept Technologies Inc. 8 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 3.Amazon SageMaker使ってみた
  • 9. CONFIDENTIAL © Core Concept Technologies Inc. 9 3.Amazon SageMaker使ってみた • 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
  • 10. CONFIDENTIAL © Core Concept Technologies Inc. 10 • 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%” 3.Amazon SageMaker使ってみた
  • 11. CONFIDENTIAL © Core Concept Technologies Inc. 11 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・・・ 3.Amazon SageMaker使ってみた
  • 12. CONFIDENTIAL © Core Concept Technologies Inc. 12 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!! 3.Amazon SageMaker使ってみた
  • 13. CONFIDENTIAL © Core Concept Technologies Inc. 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
  • 14. CONFIDENTIAL © Core Concept Technologies Inc. 5.最後に 14 エンドポイントの 後片付けは 確実に!