機械学習

Amazon SageMaker JumpStartを使って機械学習プロジェクトを始める: Solution編

去年のre:inventでも機能の追加が多く発表されたAmazon SageMaker。なんだかんだあってAmazon SageMakerの調査・技術検証を進められていませんでしたが、久しぶりにさわってみるとかなり便利になっていました。Amazon SageMakerは、正直言うとデータサイエン…

Amazon Lookout for Vision の運用を考える

SRE部 佐竹です。 今回のブログではGA後に本番環境で使うことを想定し Amazon Lookout for Vision の運用を深く考えてみました。AWS環境構成図を利用して、わかりやすく説明します。

ML-powered voice authentication with Amazon Connect Voice ID視聴レポート

はじめに こんにちは!孔子の80代目子孫兼技術4課の孔です。Amazon Connectの新しい機能が発表されました!以下のセッションでお聞きいただければと思います。 https://virtual.awsevents.com/media/1_sewgt95k それでは、早速本題となります。 セッション概…

「[NEW LAUNCH!] Amazon Lookout for Vision」視聴レポート!!!!!!

こんにちは セッションレポート 課題 Amazon Lookout for Vision Amazon Lookout for Visionのメリット Amazon Lookout for Visionの特徴 後半はデモとパートナーの紹介 気になったこと まとめ こんにちは この記事は [NEW LAUNCH!] Amazon Lookout for Visi…

AWSで始める時系列予測。Amazon ForecastかAmazon SageMakerかどちらを使うべき?

はじめに 商品の需要予測や何らかのリソースの稼働の予測などを、時系列予測で実施したいとき、AWSのマネージドサービスでは2つの選択肢があります。Amazon ForecastとAmazon SageMakerです(もちろんECSやEC2上で自分たちで実装する方法もありますが、今回…

Jetson NanoでAWS IoT Greengrassを使う Device Shadow編

そもそもJetsonという製品群はエッジでモデルのトレーニングもできてしまうようなデバイスなので簡単なことであればクラウドは必要ないかもしれません。 Jetsonの強みはエッジで機械学習できることなので、クラウドへセンサーデータを送り推論みたいなことは…

Jetson NanoでAWS IoT Greengrassを使う Lambda編

前回に引き続きJetson NanoとAWS IoT Greengrassを設定していきます。 今回はドキュメントのモジュール3に沿って、Lambdaのデプロイを試してみます。 なのでほとんどJetson nanoと関係ないです。 1. Lambda関数の作成 まずはPCやMacやらでサンプルの関数を作…

Jetson NanoでAWS IoT Greengrassを使う 環境設定編

なんだかんだあってJetson Nano 開発者キットを買いました。 B01版が発売される直前に買ったので、A02版ですわ。 せっかくなのでAWS IoTと絡めて何かしたいと思います。 今回はとりあえずAWS IoT Greengrassの環境設定。 こちらのドキュメントのモジュール1,…

Jetson NanoでAWS IoT Greengrassを使う エッジで機械学習編その1

さてこれまではほとんどAWS IoTの話でしたが、Jetson Nanoを利用し、エッジで機械学習 × IoTみたないことをやっていきます。 弊社はクラウドの会社なのでこういったデバイスを扱うことはほとんどないのですが、今回はPytorchのMNISTのサンプルを動かしてJets…

Amazon SageMaker Notebooksを使ってみる

Amazon SageMaker NotebooksがGAされたようなのでさっそく使ってみます。 1. そもそもAmazon SageMaker Notebooksとは? Amazon SageMaker Studioに含まれる機能の1つです。Amazon SageMaker StudioはSageMakerの統合開発環境ですが、Amazon SageMaker Noteb…

AWS DeepComposer:別のキーボードでも動くか試してみた

こんにちは!技術2課、濱岡です。 先日、どうぶつの森でマグロを釣ろうと奮闘していたらリュウグウノツカイが釣れました。(通算2回目) 無事、マグロは釣れました。 さて、今回は、みなさん気になっているんじゃないかと思いましてAWS DeepComposerのこちらの…

AWS DeepComposerで遊んでみた その2

こんにちは!技術2課の濱岡です。 どうぶつの森が毎日の日課になっています。 先日、マグロを釣ろうと奮闘していたらリュウグウノツカイが釣れました。 さて、今回はAWS DeepComposerで遊んでみた第2弾です。 前回はこちらですのでよろしければ読んでみて…

AWS DeepComposerで遊んでみた

こんにちは!技術2課の濱岡です。 みなさん、どうぶつの森で遊んでいますか? 私は借金まみれです笑 AWS DeepComposerが正式にリリースされましたので遊んでみました! ここを見るとわかるのですがすごい興奮が伝わってきますね!! AWS DeepComposerとは AW…

社長AIをつくりたい (1) モデル作成

目的 皆さんは考えたことはあるでしょうか? 「もし、会社が未来から来たロボットにつぶされてしまったらどうしよう?」と。 未来のロボットはきっと現代のものより高性能なAIを搭載していることでしょう。 ではそのような未来から来たロボットから会社を守…

【AWS DeepRacer】トレーニングで走らせるDeepRacerをカスタム

コンニャクハ トレーニングで走らせるDeepRacerをカスタムできるようになりました。 これまでもスピードとかステアリングとかは設定可能でしたよね。 それらに加えてカメラの1つ or 2つを選択できるようになったのとセンサーの有無が選択できるようになりま…

Amazon Comprehendで日本語が使えるようになったので社長のブログを分析してみた

こんちくわ。 Amazon Comprehendで日本語が使えるようになりました。 弊社社長の大石のブログの文章をつかってどんな具合か見てみたいと思います。 方法 2019/11/07現在、Amazon Comprehendで日本語がサポートされているのはエンティティ分析・キーフレーズ…

AWS Certified Machine Learning – Specialty に合格したので自慢したい

合格しました はい、先々月合格しました。一発合格です。 AWS 認定 機械学習 – 専門知識 このブログは自慢が目的なので参考になるかどうか・試験までに勉強したことが役に立ったかどうかは不明です。 どんな問題がでるかは実際に受けて確かめてください。 勉…

Amazon SageMakerで熱帯魚を判別

Amazon SageMakerでお魚を判別したいときってありますよね。 というわけで今回はSageMakerでお魚を判別してみました。 準備 撮影 魚の写真を撮りまくります。 水槽側面や水草にコケがついてますが、サイアミーズが食べないせいであって、僕のせいではないで…

Amazon Personalizeをつかって簡単レコメンデーション

2019/06/12にAmazon Personalizeの一般提供が開始されました。 Amazon Personalize の一般提供開始と東京リージョンラウンチのおしらせ モデル(Personalizeではレシピと呼ばれる)をトレーニングし、レコメンデーション機能が簡単に作成できるAWSサービスです…

AWSで始める機械学習その1『Comprehend Customを使おう!』

AWSではマネージドな機械学習サービスが様々提供されています。 ComprehendやTranscribe等で、ユーザーがInputを与え簡単に機械学習で予測することはもちろん、SageMakerで しかし、私のような機械学習初心者からすると、いきなりSageMakerを使うのはハード…

AWS Marketplaceのモデルを使ってみた

こんにちは、PS課の峯です。 Amazon Sagemakerではユーザーがモデルをトレーニングしてデプロイするだけでなく、AWS Marketplaceでトレーニング済みモデルを購入しデプロイすることもできます。 SageMakerの左下からAWS Marketplaceへ。 すでにAmazon Sagema…

【社内勉強会】『機械学習を始める前の「学習」』を発表しました

こんにちは、技術4課の多田です。 先日、機械学習の基礎的な内容をテーマにした社内勉強会を開催したので、資料を公開します。 去年からAIの分野に興味をもって機械学習やディープラーニングを0から勉強し始めました。 最近機械学習の実践としてJupyter Note…

AWS 機械学習サービスまとめ 2018年版

こんにちは、PS課のミネです。 昨年のre:invent 2017ではSageMakerが発表され、今年のre:invent 2018でもAmazon PersonalizeやAmazon Forecastなどが発表されました。AWSの機械学習サービスもかなり充実してきたのではないでしょうか。 今回はそれぞれのサー…

Amazon Comprehendで分析にかける3つの方法

こんにちは、技術3課の峯です。 今回はAmazon Comrehendで分析を実行する3つの方法についてご紹介します。 Amazon Comprehendとは そもそもAmazon Comprehendとはどういったサービスでしょうか?Amazon ComprehendはAWSが提供する自然言語処理サービスです。…

Amazon Transcribeを利用する時のIAMポリシーについて Part3

前回はカスタム語彙へのアクションに必要な権限について説明しました。ジョブの実行時にカスタム語彙を指定できますが、カスタム語彙を指定したジョブを実行するときにはどんな権限が必要になるのでしょうか? コンソールの場合 まずは以下のような権限で試…

Amazon Transcribeを利用する時のIAMポリシーについて Part2

Amazon Transcribeを利用する時のIAMポリシーについて Part1では、IAMポリシーで設定できるアクションは3つと述べましたが、Amazon Transcribeの機能を考えるとアクションが3つしかないはずがありません。 Amazon Transcribeのアクション APIリファレンスを…

Amazon Transcribeを利用する時のIAMポリシーについて Part1

こんにちは、技術3課の峯です。 今回はAmazon Transcribeを利用する時のIAMポリシーについて説明したいと思います。 アクション IAMポリシービジュアルエディターで設定できるAmazon Transcribeのアクションは以下の3つです。 ListTranscriptionJobs GetTran…

Amazon Transcribeがアウトプットする場所について

こんにちは、技術3課の峯です。 先日2018/07/11にAmazon Transcribeでアウトプットの場所に自身のS3バケットを指定できるようになりました。これまではAmazon Transcribeで管理されているS3バケットに結果が保存され、ユーザーは署名付きURLから結果をダウン…