AWSのAI/MLユースカジノ バースデーボーナス 使い方について調べてみた

投稿日: 2021/12/23

はじめに

こんにちは、高橋です。
AWSでは数年前からAI/MLユースカジノ バースデーボーナス 使い方に力を入れており、さまざまなユースカジノ バースデーボーナス 使い方を提供しています。私個人としてはAWSのAI/MLユースカジノ バースデーボーナス 使い方を今年度から担当することになり、その学習の中で学んだ内容について本ブログでまとめてみました。

AWSのAI/MLユースカジノ バースデーボーナス 使い方

AWSのAI/MLユースカジノ バースデーボーナス 使い方を簡単にまとめてみました。

大きく分類すると誰でも簡単にAIの利用ができるAI系ユースカジノ バースデーボーナス 使い方と機械学習エンジニアが本格的に開発を行えるML系ユースカジノ バースデーボーナス 使い方があります。
AI系ユースカジノ バースデーボーナス 使い方はAmazon内部での経験を元に開発/学習を行ったユースカジノ バースデーボーナス 使い方であり、データを投入するだけで、分析/予測等AIで期待される結果を誰でも受け取ることが可能です。AI系ユースカジノ バースデーボーナス 使い方には写真やビデオから人物の情報等を抽出する画像認識系のユースカジノ バースデーボーナス 使い方、音声データや文章データ等を分析/出力する音声認識、時系列データから将来の需要の予測などを行う分析/予測系のユースカジノ バースデーボーナス 使い方、ログ情報などから異常を認識する様な検知系ユースカジノ バースデーボーナス 使い方等さまざまな用途のユースカジノ バースデーボーナス 使い方が提供されています。
ML系のユースカジノ バースデーボーナス 使い方はAmazon SageMakerという名称で、機械学習のトレーニング環境の提供は勿論、データの加工、修正、補完といった機械学習の前処理から、学習済みモデルの配備まで一気通貫で機械学習の環境を提供するユースカジノ バースデーボーナス 使い方が提供されています。Amazon SageMakerではTensorFlowやPytorch等主要なフレームワークをサポートしており、機械学習エンジニアは慣れた環境でモデルの開発を行うことができます。
また、AWSではGPUを備えたインスタンスの提供は勿論、通常のインスタンスに低コストで演習用のGPUを一時的にアタッチできるユースカジノ バースデーボーナス 使い方も提供しており、より安く、より簡単に機械学習を行うことができます。さらに、Amazon SageMaker Ground Truthの様な気機械学習で必要となるデータのラベル付けや機械学習の結果を実際の人間がチェックする様なプロセスを提供するAmazon Augmented AIの様に機械学習を実施する上で有用な補助を行うユースカジノ バースデーボーナス 使い方も提供されています。

AI/MLをAWS上で実行するメリット

機械ユースカジノ バースデーボーナス 使い方はオンプレミス環境でも実行することができますが、AWS上で実行するメリットは何でしょうか。具体的なメリットは下記のものが挙げられます。

1. ユースカジノ バースデーボーナス 使い方始めて、ユースカジノ バースデーボーナス 使い方やめられる

AI/MLを始める場合、データから何ができるか、どんな情報が得られるかを調べるためにPocが行われるケースが多いです。しかしながら、AI/MLを実行するGPUを搭載したユースカジノ バースデーボーナス 使い方バ/ワークステーションは数百万～数千万円と高価で、初期投資が高額となり、一度投資するといい結果が得られない場合なかなかやめることができなくなるため、ちょっと試してみるにはかなりハードルが高いものとなります。これに対してAWSであれば高価なGPUを搭載したインスタンスをオンデマンドで利用できるため、初期投資はゼロで気軽に始めて、いい結果が得られなそうであれば簡単にやめることができるため、気軽に始めることができます。

2. 必要なときに、必要なリソースが利用ユースカジノ バースデーボーナス 使い方る

機械学習ではトレーニングには多量のコンピュートリソースが必要となりますが、できたモデルの実行にはそこまで多くのリソースは必要となりません。また、自社のユースカジノ バースデーボーナス 使い方に組み込んだ場合、予想以上の利用があった場合、急なリソースの増強が求められることもあります。そのため、オンプレミス環境ではトレーニング後不要になると分かっていても、トレーニング時に必要分のコンピュートリソースを用意したり、予備のリソースを備えたサーバを用意しなければなりません。それに対して、AWSでは簡単にインスタンスの起動/停止を行うことができますので、トレーニング時は多数のインスタンスを起動し、トレーニングが終了したらインスタンスを削除し、常に最適なリソースで利用することが可能ですし、実運用に移った場合でも、リソースの受領に合わせてサーバの追加/削除を行うことが可能となります。

3. AI/MLでユースカジノ バースデーボーナス 使い方環境が全て揃っている

AI/MLを実行するにはコンピューターリソースだけでは不十分です。AI/ML を実行しようとした場合、トレーニングや分析のために大量のデータを補完し、それを適切に加工する必要があります。また、運用フェーズでは新しいデータを使用した再学習→テスト→本番環境へデプロイというサイクルを行わなければなりません。AWSにはリアルタイムで大量のデータを取得し、保存するためのAmazon Kinesisの様なユースカジノ バースデーボーナス 使い方、大量のデータを安価に保存することが可能なAmazon S3、データを機械学習可能なように加工するAWS Glue、開発のライフサイクルを開発/テスト/本番環境への移植までを行うCI/CDパイプラインを実現するAWS Codeシリーズ等、AI/MLを実行する上で必要なユースカジノ バースデーボーナス 使い方が全て揃っています。

さいごに

今回はAWSのAI/MLユースカジノ バースデーボーナス 使い方の全般的な情報についてまとめてみました。次回はAWSのAI/MLユースカジノ バースデーボーナス 使い方の柱であるAmazon SageMakerについて記載したいと思います。

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