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結局普通のエンジニアが今SageMaker使うと何ができるのかわかるLT

chao2suke
December 18, 2020

 結局普通のエンジニアが今SageMaker使うと何ができるのかわかるLT

2020/12/18 Classmethod re:Growth 2020 登壇資料

chao2suke

December 18, 2020
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  1. $9ࣄۀຊ෦ͤʔͷ
    ݁ ہ ࠓ ී ௨ ͷ Τ ϯ δ χ Ξ ͕
    4BHF.BLFSΛ ࢖ ͏ ͱ
    Կ ͕ Ͱ ͖ Δ ͷ ͔
    #cmregrowth

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  2. ਗ਼໺ ߶࢙ʢͤʔͷʣ
    Ϋϥεϝιουגࣜձࣾ ࡳຈΦϑΟεॴଐ
    ΧϑΣࣄۀʹैࣄɻ
    ίϯϐϡʔλϏδϣϯΛ࢖༻ͯ͠ϨδΛ࢖ΘͣʹձܭΛࡁ·ͤΔ
    ΢ΥʔΫεϧʔܕళฮͷݚڀɾ։ൃΛߦ͏ɻ
    Classmethod, Inc.
    CX Division
    AI Expert

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  3. ػցֶशͩΒ͚ɻ

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  4. ػցֶशʹ͍ͭͯݴͬͯͨ͜ͱɻ
    ɾ ػ ց ֶ श ͸ ΋ ͸ ΍ ʮ ΍ ͬͯ Έ Α ͏ ʯ Ϩ ϕ ϧ Ͱ ͸ ͳ ͍
    ɾ ଟ ͘ ͷ ا ۀ ͷ ʮ ί Ξ Ϗ δ ω ε ʯ ʹ ͳ ͬͯ ͍ Δ
    ɾ ΋ ͬ ͱ ༷ ʑ ͳ ։ ൃ ऀ ͕ ػ ց ֶ श Λ ѻ ͑ Δ Α ͏ ʹ ͢ Δ

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  5. ͭͷʮ5&/&5ʯɻ
    T E N E T 1 .
    P r o v i d e F i r m F o u n d a t i o n
    T E N E T 2 .
    C r e a t e t h e S h o r t e s t P a t h t o S u c c e s s
    T E N E T 3 .
    E x p a n d M a c h i n e L e a r n i n g t o m o r e B u i l d e r s
    T E N E T 4 .
    S o l v e R e a l B u s i n e s s P r o b l e m s E n d t o E n d
    T E N E T 5 .
    L e a r n C o n t i n u o u s l y
    ʢ౔୆ΛݻΊΔʣ
    ʢ੒ޭ΁ͷ࠷୹ํ๏Λ࡞Γग़͢ʣ
    ʢΑΓଟ͘ͷ։ൃऀʹػցֶशΛ޿ΊΔʣ
    ʢݱ࣮ʹ͋ΔϏδωε্ͷ՝୊Λ௚઀ղܾ͢Δʣ
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  6. ͭͷʮ5&/&5ʯɻ
    T E N E T 1 .
    P r o v i d e F i r m F o u n d a t i o n
    T E N E T 2 .
    C r e a t e t h e S h o r t e s t P a t h t o S u c c e s s
    T E N E T 3 .
    E x p a n d M a c h i n e L e a r n i n g t o m o r e B u i l d e r s
    T E N E T 4 .
    S o l v e R e a l B u s i n e s s P r o b l e m s E n d t o E n d
    T E N E T 5 .
    L e a r n C o n t i n u o u s l y
    ʢ౔୆ΛݻΊΔʣ
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    ʢݱ࣮ʹ͋ΔϏδωε্ͷ՝୊Λ௚઀ղܾ͢Δʣ
    ʢֶͼଓ͚Δʣ

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  7. ̋̋.-ɻ
    ɾAurora MySQL ML
    ɾAthena ML
    ɾRedshift ML (New!)
    ɾNeptune ML (New!)

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  8. 4BHF.BLFS৽ػೳɻ
    ɾSageMaker Data Wrangler
    ɾSageMaker Feature Store
    ɾSageMaker Pipelines
    ɾDeep Profiling for SageMaker Debugger
    ɾSageMaker Clarify
    ɾSageMaker Edge Manager
    ɾSageMaker JumpStart
    ɾSageMaker Studio with Private Link and IAM SourceIP Rstrictions

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  9. #VJMEFSͷϗϯωɻ
    ͳ Μ ͔ ɺ Α ͘ Θ ͔ Μ ͳ ͍ ɻ

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  10. Ϙʔυ
    ϑϨʔϜϫʔΫ
    Deep Learning
    ਺ֶ
    ඍ෼ੵ෼
    ߦྻ
    ઢܗ୅਺
    ϕΫτϧ
    ଛࣦؔ਺
    ޡࠩٯ఻೻๏
    ޯ഑߱Լ๏
    scikit-learn PyTorch
    Tensorflow
    ϕΠζ෼ྨث K-means
    SVM PCA
    Chainer
    GPU
    VPU
    ΞʔΩςΫνϟ
    FPGA
    ΞϧΰϦζϜ
    ػ ց ֶ श

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  11. Կ͕Θ͔Βͳ͍ͷ͔ɻ
    ػ ց ֶ श Ͱ Ͳ Μ ͳ ͜ ͱ ͕ Ͱ ͖ Δ ͔
    S a g e M a k e r ͷ ૢ ࡞ ํ ๏
    S a g e M a k e r Ͱ ػ ց ֶ श Λ ͢ Δ ϓ ϩ η ε

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  12. 4BHF.BLFSͷεΰΠͱ͜ɻ
    4BHF.BLFS։ൃɺֶशɺσϓϩΠΛ෼཭
    4BHF.BLFS4UVEJPػೳΛҰͭʹମܥԽ
    4BHF.BLFS৽ػೳॲཧ͝ͱʹΊΜͲ͍͘͞ॴΛࣗಈԽ

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  13. ػցֶशͷྲྀΕɻ
    σʔλΛ
    ूΊͯ
    લॲཧ
    σʔλΛαʔόʔʹҾͬ
    ு͖ͬͯͯɺ
    ϑϨʔϜϫʔΫΛ࢖ͬͯ
    ֶश
    ϞσϧΛධՁ σϓϩΠ
    Data Wrangler Feature Store
    pipelines
    edge manager
    jump start
    clarify
    AWS

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  14. %BUB8SBOHMFSɻ
    σ ʔ λ ͷ લ ४ උ Λ ؆ ୯ ʹ ɻ
    ・S3/Athena/Redshift/LakeFormation/FeatureStoreから
    数クリックでデータを選択・インポート
    ・300以上のtransformationを使ってデータの変換、結合
    ・リアルタイムでグラフ表示

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  15. 'FBUVSF4UPSFɻ
    ಛ ௃ ྔ Λ ؅ ཧ ɻ
    ・生データを学習しやすい形に変換
    ・学習と推論のデータによる偏りを軽減
    ・特徴の検出、管理、再利用を簡単に

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  16. $MBSJGZɻ
    ภ Γ Λ ݕ ग़ ɻ
    ・データの偏り(バイアス)を検出
    ・モデルの寄与値をグラフ表示
    ・学習前でも学習後でも使える

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  17. &EHF.BOBHFSɻ
    Τ ο δ ΁ ͷ σ ϓ ϩ Π ؅ ཧ ɻ
    ・エージェントを入れたエッジとSageMakerが連携
    ・できたモデルのデプロイ、ロード、再学習
    ・Greenglassの機械学習版

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  18. 1JQFMJOFTɻ
    ػ ց ֶ श Λ ϫ ʔ Ϋ ϑ ϩ ʔ Խ ɺ C I / C D ͢ Δ ɻ
    ・学習フローをステップ化して自動実行
    ・モデルのバージョン管理
    ・再作成することによる監査証跡

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  19. +VNQ4UBSUɻ
    શ ෦ ৐ ͤ ͷ ௒ ڧ ྗ π ʔ ϧ ɻ
    ・データ準備、学習、評価、デプロイがワンクリック展開
    ・ソリューション、モデルが200以上
    ・データを用意するだけで追加学習が可能

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  20. ·ͱΊɻ
    ͜ Ε ͔ Β ػ ց ֶ श Λ ͸ ͡ Ί Δ ʹ ͸ ɻ
    1 . J u m p s t a r t Ͱ σ ʔ λ ͷ ྲྀ Ε Λ ମ ݧ ͢ Δ
    2 . σ ʔ λ Λ ༻ ҙ ͯ͠ ௥ Ճ ֶ श ͯ͠ Έ Δ
    3 . α ϯ ϓϧ Λ ݩ ʹ S t u d i o Ͱ ૊ ΜͰ Έ Δ
    4 . ࡞ ͬ ͨ ύ ʔ π Λ C I / C D Ͱ ؅ ཧ ͯ͠ Έ Δ

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