SageMaker学習のツボ - 『AWS Certified AI Practitioner』の傾向と対策 - 2024.10.9 平野⽂雄 1

2 ⾃⼰紹介 平野 ⽂雄 (58) @fm609hr AWS事業本部 カスタマーソリューション部 AWS認定 インストラクター ୲౰τϨʔχϯάίʔε "84$MPVE1SBDUJUJPOFS&TTFOUJBMT "845FDIOJDBM&TTFOUJBMT "844FDVSJUZ&TTFOUJBMT "SDIJUFDUJOHPO"84 %FWFMPQJOHPO"84 %FWFMPQJOH4FSWFSMFTT4PMVUJPOTPO"84 %FW0QT&OHJOFFSJOHPO"84 %FWFMPQJOH(FOFSBUJWF"*"QQMJDBUJPOTPO"84 झຯ ษڧձίϛϡχςΟӡӦࢀՃ ٕज़ຊͷίϨΫγϣϯ ੵಡ "84ೝఆࢿ֨ͷίϨΫγϣϯ

4 AIFの出題範囲 https://d1.awsstatic.com/ja_JP/training-and-certification/docs-ai-practitioner/AWS-Certified-AI-Practitioner_Exam-Guide.pdf

5 AWSにおける AI と MLの基礎 ChatGPTさまに聞こう︕

6 ChatGPTさまのお告げ

7 ChatGPTさまのお告げ

8 ChatGPTさまのお告げ

9 これで完璧︕︕ ってことはないですよねw

10 モヤモヤするのはなぜか

11 モヤモヤする理由 機能の説明を読んでも、分かったようで分からない ・そもそも、その機能は何が嬉しいのか︖ ・そもそも、どんなお困りごとを解決できるのか︖

12 お悩み（課題）を理解しよう • 機能を理解するためには、それが解決する課題の理 解が⼤切 • 機械学習の課題にはどんなものがあるのか︖ • ココを理解するための時間はかけたくはない • 効率的に、機械学習の課題とAWSサービスの関連付 けを学べる資料とかあるのか︖

13 あるよ

14 AWS Well-Architected https://aws.amazon.com/jp/architecture/well-architected/

15 AWS Well-Architected 機械学習レンズ https://aws.amazon.com/jp/architecture/well-architected/

16 機械学習レンズ デモ

17 機械学習レンズを使った学習⽅法 • 機械学習のライフサイクル(8つのステップ)を頭に⼊ れる • 各ステップ毎に下記を⾃分の⾔葉でスプレッドシー トなどにまとめる • お困り毎（課題） • その課題を解決するサービス ※⾃分の⾔葉でまとめることで、脳に定着させましょう

18 表でまとめる例 ステップ 課題 サービス Frame ML Problem （機械学習課題設定） 公平性と説明可能性を準備 しておく SageMaker Clarify Frame ML Problem （機械学習課題設定） モデルの評価指標を決めて おく SageMaker Experiments SageMaker Model Monitor Data Collection （データ収集） データの内容と品質を確認 する SageMaker Data Wrangler Pre-process Data （データの前処理） ⼈⼒でデータのラベル付け を⾏う SageMaker Ground Truth ※課題を⾃分の⾔葉でまとめる（⾃分が分かればOK）

19 まとめ

20 まとめ AI/MLの基本は⼤事 SageMakerの学習は機械学習レンズを活⽤しよう ⾃分の⾔葉で整理して、脳に焼きつけよう

21 AIFに合格して 美味しいビールを飲みましょう