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

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7.  ̋̋.-ɻ ɾAurora MySQL ML ɾAthena ML ɾRedshift ML (New!) ɾNeptune ML (New!)
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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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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14.  %BUB
    8SBOHMFSɻ 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
15.  'FBUVSF
    4UPSFɻ 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
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
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
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
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
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