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

1. JAWS-UG CLI #67
Amazon Machine Learning入門
2016/10/24 Mon
Nobuhiro Nakayama

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. 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）
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※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. 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
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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
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6. ハンズオン
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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. 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. 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
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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
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10. 無料枠について
• 無料枠はありません
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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/
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