re:Invent 2020 データとか、機械学習とかの頭の整理

Fin-JAWS 第17回
re:Invent 2020 Online re:Cap
データとか、機械学習とかの頭の整理

みなみたつや
1984年 2000年
宮崎県都城市
• 鹿児島弁訛り
• 釣り / カメラ / 落語 / NBA / アニメ
宮崎県立都城西高等学校
2007年 2018年
2003年
鹿児島大学理学部
物理科学科
FolkSong同好会
2020年
株式会社インフォテクノ朝日
（朝日生命グループ）
• 営業職員用端末の開発に従事
株式会社Blue Lab 出向
• みずほフィナンシャルグループ
• 新規事業開発、DX
• Fin-JAWS、FINOLAB Insurtech WG 参加
• フィンテックエンジニア養成読本執筆

re:Invent 2020で発表されたデータ処理、
分析、機械学習関連のサービス沢山あり
すぎて整理が追いつかない。。。

主な新サービスを自分なりに整理。

でも、私の能力レベルはスライム程度。

間違っていたら教えてください。

みんなで勉強し、成長するコミュニティ

re:Invent2020発表データ関連新サービス
AWS Glue Elastic Views AWS Panorama Appliance Deep Profiling for SageMaker
Debugger
Amazon SageMaker Data
Wrangler
AWS Panorama Device SDK Amazon SageMaker Edge
Manager
Amazon SageMaker Feature
Store
Amazon QuickSight Q Amazon Redshift ML
Amazon SageMaker Pipelines Real-Time Contact Lens for
Amazon Connect
Amazon Neptune ML
Amazon Monitron Amazon Connect Voice ID Amazon Lookout for Metrics
Amazon Lookout for Equipment Amazon Kendra incremental
learning
Amazon SageMaker JumpStart
Amazon Lookout for Vision Amazon SageMaker Clarify Amazon HealthLake
Amazon Forecast Weather
Index
Amazon Connect Wisdom Amazon DevOps Guru

Debugger
Wrangler
Manager
Store
Amazon Connect
Amazon Neptune ML
learning
Index
SageMaker機能・サービスの追加

Debugger
Wrangler
Manager
Store
Amazon Connect
Amazon Neptune ML
learning
Index
異常検知系サービス

Debugger
Wrangler
Manager
Store
Amazon Connect
Amazon Neptune ML
learning
Index
＋ML

Debugger
Wrangler
Manager
Store
Amazon Connect
Amazon Neptune ML
learning
Index
コンピュータビジョン
エッジコンピューティング

Debugger
Wrangler
Manager
Store
Amazon Connect
Amazon Neptune ML
learnin
Index
コンピュータビジョン

Debugger
Wrangler
Manager
Store
Amazon Connect
Amazon Neptune ML
learning
Index
まてりあらいずどびゅー
天気のデータをMLに使おう
健康データの統合管理

本日はAmazon SageMakerにフォーカス

追加された機能・サービスを整理

まずはAmazon SageMakerのおさらい

SageMakerのおさらい
https://aws.amazon.com/jp/sagemaker/

フルマネージド型のデータラベル付けサービス
• テキスト分類（Text classification）
• 画像分類（Image classification）
• 物体検出（Bounding box）
• セマンティック・セグメンテーション（Semantic Segmentation）
• ユーザー定義のカスタムタスク（Custom）

機械学習 (ML) 用の統合開発環境 (IDE)

自動機械学習（AutoML）
データに基づいて分類または回帰用の最適な機械学習モデル
を自動的にトレーニングおよび調整

ノートブック
Jupyterノートブックアプリを実行しているフルマネージド型
で機械学習用のAmazon EC2コンピューティングインスタン
ス

機械学習の実験結果を管理
機械学習トレーニングの実験を整理、追跡、比較可能とする。

デバッカー
トレーニング中のテンソルをキャプチャし分析可能とする。
学習の問題をより迅速に発見。

自動モデルチューニング
ハイパーパラメータ調整。指定したアルゴリズムとハイパー
パラメータの範囲で多数のトレーニングを行い、モデルの最
適化を図る。

機械学習モデルの品質監視
データのドリフトなど、モデルの品質に偏差がある場合にア
ラートを設定。

モデルをどこでも利用
一度トレーニングするだけで、エッジやクラウド内のどこで
も実行を可能にする。

人間チェックワークフローをAWS上で
避けられない人の確認をAWSで提供する。

re:Invent 2020で発表された機能・
サービスを埋め込むとこんな感じ？

re:Invent 2020新機能・サービスを追加
Amazon SageMaker Data Wrangler
Amazon SageMaker Feature Store
Amazon SageMaker Pipelines
Deep Profiling for SageMaker Debugger
Amazon SageMaker Clarify
Amazon SageMaker Edge Manager

前処理
ビジュアルインターフェイスを利用し、表のサマリー、ヒス
トグラム、散布図などを表示したり、欠落データの補完、型
変換やOne-Hotエンコーディングなどの前処理を実行可能

バイアス検知
データとモデルで測定しバイアスを検出。Data Wranglerと統
合されているため、データ準備中に検知することが可能

Debuggerでモニタリング・プロファイリング
GPU、CPU、ネットワーク、メモリ、メトリクス等をビジュ
アライズ

処理済みデータを保管・再利用
学習や予測ジョブで使用される処理済みデータの安全な保存、
検索、共有できるリポジトリ

CD/CI
機械学習におけるCD/CIを実現。データ準備・様々なある後
リズムやパラメータでの実験・モデルの学習やチューニン
グ・モデルのデプロイといった一連のワークフローを自動化

エッジコンピューティング管理
エッジデバイスでのモデル適用・セキュア・監視など。

ざっくりとした雰囲気をイメージ頂ける
と幸いです。

おわり！
Amazon SageMaker JumpStartどこに入んるだろ。

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