【JAWS-UG AI/ML支部第14回勉強会】Amazon SageMaker Studio Labの始め方〜これから機械学習を学ぶ方へおすすめ！やってみた！〜

2022/10/18(火)
JAWS-UG AI/ML支部
深江健士
[初学者向けコンテンツ]
Amazon SageMaker Studio Labの始め方
〜これから機械学習を学ぶ方へおすすめ！やってみた！〜
JAWS-UG AI/ML支部 #14

1. はじめに
2. Amazon SageMaker Studio Labとは
3. Studio Labアカウント作成
4. Amazon SageMaker Studio Labを使ってみよう
5. 感想／気づいた注意点
6. おわりに
Agenda
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様々な企業がデータを収集・分析し、ビジネスに活かす事例も多くなってきており、
データサイエンスや機械学習が注目されております。
『データサイエンスや機械学習を勉強したい！』と考えている方も多いかと思いますが、
『どのように学んで良いのか分からない•••』という声も多いかと思います。
そこで！今回は、初学者の方でもデータサイエンスや機械学習を学ぶことができるように、
Amazon SageMaker Studio Labの始め方をご紹介したいと思います。
Amazon SageMaker Studio Labを用いた学習コンテンツは豊富にありますので
データサイエンスや機械学習を学び始める一助となれば幸いです。
１．はじめに
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２．Amazon SageMaker
Studio Labとは

２．Amazon SageMaker Studio Labとは
6
すべてのお客様の手に機械学習を
AWS re:Invent 2021
- Database, Analytics, and Machine Learning Keynote with Swami Sivasubramanian
（ご参考：https://www.youtube.com/watch?v=ue9aumC7AAk ）

7
AWSの機械学習スタック

8
機械学習を学び、実験できる無料のサービス
Amazon SageMaker Studio Labの利用においては、AWSアカウントも必要ありません。
メールアドレスのみで利用できる無料の機械学習の実行環境です。
複雑な環境設定が不要となるため、機械学習を学び始めた初学者の方でも簡単に利用できます。

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３．Studio Labアカウント作成

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手順1：アカウント登録のリクエストを送る
Studio Labのアカウント登録申請フォーム（※）より、studiolab.sagemaker.aws にアカウントを
登録するためのリクエストを送る。 ※URL：https://studiolab.sagemaker.aws/requestAccount
（リクエスト送信後、「Verify your email」、「Account request conﬁrmed」の２通メールが届く）

手順２：アカウントを作成する
アカウント登録のリクエストが承認されると、アカウント作成用ページのリンクが記載された
メールが送られてくるため、アカウントを作成する。（ちなみに、私の場合は承認まで8日かかりました）
（アカウント作成後、「Verify your email」、「Your account is ready」の２通メールが届く）
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４．Amazon SageMaker
Studio Labを使ってみよう

４．Amazon SageMaker Studio Labを使ってみよう
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概要
Amazon SageMaker Studio Labを用いて学べる教材は豊富にあります。
教材は、SageMaker Studio Lab Community（※）にも掲載されております。
今回は、『データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）』の一部の演習問題を
Amazon SageMaker Studio Labを用いて学習します。
※URL： https://github.com/aws-sagemaker-jp/awesome-studio-lab-jp#sagemaker-studio-lab-community
データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）とは
データサイエンティスト検定を行う一般社団法人データサイエンティスト協会が無料で公開している教材です。
SQL、Python、Rの三言語を対象に、100の設問とデータ及びプログラム環境を、データサイエンティスト協会
スキル定義委員のGihHubリポジトリを通じて公開されております。
Amazon SageMaker Studio Labを用いて、実際に動かすことで理解を深めていきましょう！

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手順１：Amazon SageMaker Studio Labへログインする
下記のURL（※）から、Studio Labのログイン画面へ遷移し、登録したメールアドレスまたはユーザ名、
パスワードを入力してログインする。※URL：https://studiolab.sagemaker.aws/login

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手順２：ランタイムを実行する
Start runtime ボタンをクリックし、実行環境を起動する。

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手順３：データサイエンス100本ノックにアクセスする
Studio Lab とは別のブラウザのタブからデータサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）を開く。
紫色の Open Studio Lab ボタンをクリックする。

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手順４：教材を Studio Lab にコピーする
Copy to project ボタンをクリックし、教材ファイルを Studio Lab にコピーする。
今回はすべてのファイルをコピーする。（「Clone Entire Repo」を選択する。）

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手順４：教材を Studio Lab にコピーする（続き）
データサイエンス100本ノックのリポジトリには環境の定義ファイル ( environment.yml ) が含まれるので、
これを利用して環境をつくるか確認するダイアログが表示されるため、OKをクリックする。
自動的にコマンドが実行され、100knocks-prep という動かすための環境が作成される。
※少し時間がかかるが、一度作れば永続ストレージに保管されるため今後は作成する必要はない。

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手順５：学習に必要なライブラリとデータを準備する
ファイルのコピー、環境の構築が終了したので、学習に必要なライブラリのインポートと
データベース（PostgreSQL）からのデータ読み込みを行う。

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手順６：学習を始める
早速、『KNOCK1 全項目を指定行数抽出する』の学習を始める。
問題文の下のセルにコマンドを記入し、runすると実行結果が表示される。

５．感想／気づいた注意点

５．感想／気付いた注意点
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機械学習を学ぶための第一歩を踏み出せる！
✓ 無料で学べることがとにかくありがたい！！
✓ 機械学習で必要となるプロセス（データ準備・モデル構築・トレーニング・デプロイなど）を
フルマネージド型で提供するサービスとなるため、環境準備の手間がかからない！！
✓ インタフェースが直感的であるため使いやすい！！（Python、Jupyter Labの基礎知識は必須•••）
機械学習の基礎的な理論は手を動かし学ぶことが重要！
✓ 機械学習を学ぶためには、基礎的な理論を理解する必要がある！
✓ 東京工業大学の講義で使用されている「機械学習帳」などを、
Amazon SageMaker Studio Labを用いて実際に手を動かして学ぶことが重要！

ご清聴頂きありがとうございました。
[参考文献]
Amazon SageMaker Studio Lab セットアップ不要の無料の開発環境を使用して、MLを学び、実験する
https://aws.amazon.com/jp/sagemaker/studio-lab/
データサイエンスの学びを支援する Amazon SageMaker Studio Lab をグラレコで解説
https://aws.amazon.com/jp/builders-ﬂash/202205/awsgeek-sagemaker-studio-lab/?awsf.ﬁlter-name=*all
SageMaker Studio Lab Community
https://github.com/aws-sagemaker-jp/awesome-studio-lab-jp#sagemaker-studio-lab-community
データサイエンス100本ノックが SageMaker Studio Lab からすぐに学べるようになりました
https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/100knocks-preprocess-sagemaker-studio-lab/
データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）
https://github.com/The-Japan-DataScientist-Society/100knocks-preprocess
６．おわりに
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