Upgrade to Pro — share decks privately, control downloads, hide ads and more …

Amazon SageMaker Canvasで学ぶ機械学習モデルの構築

Amazon SageMaker Canvasで学ぶ機械学習モデルの構築

下記、勉強会での資料です。
https://youtu.be/EVdUQx4jCkE

iret.kumoben

March 19, 2024
Tweet

More Decks by iret.kumoben

Other Decks in Technology

Transcript

  1. ⾃⼰紹介 2 前野 佑宜(まえの ゆうき) • 第四開発事業部 第三開発セクション第三開発Eグループ所属 • 23新卒でアイレット⼊社→今年の4⽉で⼊社1年

    • ⼤学時代は経済学部で、全くの未経験からIT業界に⾶び込んだ • 現在は、主にバックエンド開発に従事 初めてのLTで⾄らない点もありますが 温かい⽬で⾒守って頂けますと幸いです︕
  2. 1.テーマ紹介 6 Amazon SageMaker とは︖ ・機械学習モデルを構築、トレーニング、デプロイできるサービス Amazon SageMaker Canvas とは︖

    ・ノーコードで機械学習モデルをデプロイできるSageMakerの⼀機能 ・↑機械学習=「難易度が⾼くとっつきにくい」という ⼀般的なイメージを払拭
  3. 1.テーマ紹介 7 BedrockとSageMaker、何が違うの︖ ・どちらも基盤モデルを⼿軽に使うことのできるサービス ・違いを下記の表にまとめてみました Amazon SageMaker (正確にはSageMaker JumpStartという機能) Amazon

    Bedrock 利⽤⽅法 推論エンドポイント経由 (ユーザー⾃⾝でエンドポイントを⽴てる) Bedrock API経由 (Bedrockのサービス側に 基盤モデルがホストされている) お⼿軽さ ◦ (⾃⾝でインスタンスタイプの 設定はする必要がある) ◎ カスタマイズ性 ◎ ◦
  4. 2.AI Package Tracker hands-on labでのハンズオン 9 AI Package Tracker hands-on

    lab を使⽤しました • AWSアカウント不要で試すことのできるハンズオンラボ (https://ai.awsplayer.com/labs/amazonsagemakercanvas) • AWS Builder ID(無料) を別途作成する必要はある 初期画⾯はこんな感じ ★事前準備不要 →データはすでに準備されている
  5. 2.AI Package Tracker hands-on labでのハンズオン 10 注意点 • 時間の都合上、要点をかいつまんでお伝えすることになります🙇 •

    詳細はiret.mediaにも(https://iret.media/94166)公開しておりますのでご覧くださ い︕ • ハンズオンについては確か制限時間(8h?)があった気がするのでご注意を︕
  6. 2.AI Package Tracker hands-on labでのハンズオン 11 AI Packager Tracker hands-onの内容をざっくり要約

    • 荷物の配送状況がOntime(時間通り)なのかDelayed(遅れている)なのかの要因を、 モデルを⽤いて推測 On time Delayed
  7. 参考⽂献 23 ⼤規模⾔語モデル (LLM) ⼊⾨ | AWS AI Week for

    Developers https://www.youtube.com/watch?v=jnmxMUqdV_0&list=PLzWGOASvSx6GpTyGBB6rLapnY9N_xrBKW&index=4 AWS Builders Online Series ノーコードではじめる 機械学習 Amazon SageMaker Canvas の 使いどころ https://pages.awscloud.com/rs/112-TZM-766/images/BOS18_T2-1_AWS-Builders-Online-Series_2023-Q1_Presentation- Deck.pdf