AWSは機械学習でも注目度が上昇中！活用例と学習方法を解説

AWSの機械学習サービスは？

機械学習は人工知能の分野の1つで、学習方法を定義し機械的に学習させるために過去の蓄積データから将来予測をするための技法を指します。機械学習においては、プログラム開発やアルゴリズム設計が求められるために専門知識が必要とされます。

AWSでは専門知識を要する工程をサービス提供することで、利用者の工数削減が可能となりました。そのためAWSの機械学習サービス利用者は10万人を超えています。

通常機械学習では、プログラム開発や学習アルゴリズムの設計の知識が求められます。プログラム開発はPythonやC、C++が主な開発言語です。アルゴリズム設計にはプログラミング言語の理解の他、高度な数学や統計理論を多用します。さらに、ハードウェアの知識に基づいてシステムメモリーの利用や計算手法を最適化しますので、OSとハードウェアの知識が求められます。同様に収集したデータを格納するために、HadoopやSQL等のデータベースを理解している必要があります。

AWSでは機械学習利用者へビジネスニーズに合った機械学習サービス提供すること、並びにデータサイエンティストや開発者の工数を削減することを特徴としています。 参考：AWS Machine Learning AWS での機械学習

AWS AIサービスとは、機械学習利用者向けのサービスです。AWS AIサービスでは、事前に想定したアプリケーションやワークフロー向けのユースケースに応じた分析サービスを提供しますので、機械学習の経験者以外でもサービスが利用可能です。具体的には、以下のAWS AIサービスが提供されています。

・Amazon Comprehend 　非構造化テキストの分析 ・Amazon CodeGuru 　コードレビューの自動化 ・Amazon Lex 　Chatbotによる顧客サービス向上 ・Amazon Forecast 　需要予測 ・Amazon Textract 　テキストとデータ抽出分析 ・Amazon Kendra 　アプリケーション検索機能 ・Amazon Fraud Detector 　不正検出・防止 ・Amazon Rekognition 　画像・動画分析によるワークフロー自動化 ・Amazon Personalize 　リコメンデーションのパーソナライズ ・Amazon Translate 　リアルタイム翻訳 ・Amazon Polly 　テキストの読み上げ ・Amazon Transcribe 　音声データのテキスト変換 参考：AWS Machine Learning AIサービス

AWS MLサービスでは、データサイエンティストや開発者の負担を軽減するサービスを提供しています。機械学習を担当する専門家において必要とされる作業を、AWS MLサービスを活用することで負担を軽減し生産性向上が期待できるでしょう。具体的には、以下のAWS MLサービスが提供されています。

・Amazon SageMaker 　機械学習の一連のモデル準備・構築・トレーニング・デプロイの作業のワークフロー自動化 ・Amazon SageMaker Ground Truth 　データラベル付け作用の自動化による生産性向上 ・Amazon SageMaker Neo 　クラウドとエッジデバイスのML推論 ・Amazon Augmented AI (Amazon A2I) 　モデル再トレーニングのレビュー用ワークフロー構築

機械学習の適応領域はコンピュータ認識の領域として、画像認識（顔認証や監視等）、音声認識（音声入力や応対等）、文章解析・文章認識（不正検知や検索等）、異常検知（故障や異常行動等）等が代表例となります。同様にコンピュータ分析・予測の領域として、数値の予測（売上や株価等）、イベント発生の予測（購買予測等）等が挙げられます。

さらにコンピュータ対処応答の領域として、行動の最適化（出店や在庫最適化等）、作業の最適化（自動運転や自動応答等）、表現の生成（翻訳や要約等）等に活用されています。

AWSの機械学習サービスはすでに多くの方が利用しており、その中で153件の導入事例を一般公開しています。代表的な導入事例として、ディズニー社のアーカイブプロセスが挙げられます。AWSでは、ディズニーの機械学習から深層学習への併用・移行例を機械学習のサイトで紹介しています。 参考：AWS 機械学習 Disney は深層学習を利用して、コンテンツの世界を分類

同様に、導入事例サイトでは153件の事例をについてロケーション・顧客種別・産業でフィルターすることができます。ロケーションを日本でフィルターするとNTTドコモ並びにアイシン・エィ・ダブリュ工業の2件の事例が掲載されています。ご興味のある方はご確認ください。 参考：AWS Machine Learning のお客様

AWSの機械学習サービスにおいても、他のAWSサービス同様にサービス利用に応じた従量制課金の料金体系となります。以下のサービスでは無料利用枠が設定されていますのでご活用ください。

・Amazon Polly 　音声変換サービス：500万文字/月の無料枠 ・Amazon SageMaker 　機械学習モデルの構築、トレーニング、デプロイ：無料枠として最初の2か月間、250時間/月 (t2.medium でのノートブックの利用)、50時間/月 (m4.xlarge でのトレーニング)、125時間/月 (m4.xlarge でのホスティング) ・Amazon Rekognition 　画像・動画分析：無料枠として5,000件/月の画像分析、最大1,000個/月の顔メタデータを保存 ・Amazon Comprehend 　自然言語処理(NLP)サービス：無料枠として50,000単位/月のテキスト(500万文字)/各API、最初の12か月間5つのトピックモデリングジョブ/月(各最大1MBまで） ・Amazon Transcribe  音声テキスト変換：60分/月の無料枠 ・Amazon Translate 　機械翻訳：200万文字/月の無料枠 参考：AWS Machine Learning AWS で無料

AWSの機械学習サービスの学習方法は？

AWSでは機械学習サービスの利用者向けに学習コンテンツや認定資格制度を用意しています。これらの学習システムにより、技術力の向上とともにAWS機械学習サービスの有効活用が期待できるでしょう。

AWSでは始めて利用される方のために概念や利用方法を整理し、学習コンテンツとして提供しています。その学習コンテンツを「チュートリアル」と言います。 AWSチュートリアル一覧は「ご利用開始のためのリソースセンター 」の「ハンズオンチュートリアル」で表示されます。 参考：AWS ご利用開始のためのリソースセンター ハンズオンチュートリアル

2021年5月現在、機械学習のカテゴリでは初心者向けのレベル100のコンテンツが14件、上級者向けレベル300のコンテンツが1件用意されています。

・機械学習カテゴリ 初心者向けレベル100（14件） 「深層学習の紹介」、20分 「深層学習モデルをトレーニング」、10分 「顔を検出・分析・比較」、10分 「Amazon SageMaker Autopilotを使用して機械学習モデルを自動作成する」、10分 「WordPress で作成したウェブサイトに音声を追加」、10分 「テキストの感情を分析」、10分 「AWS DeepLensプロジェクトを作成」、10分 「AWS DeepLensプロジェクトを拡張」、10分 「動画分析とリッチメタデータ抽出」、10分 「言語間でテキストを翻訳」、10分 「AWS Deep Learning AMI を起動」、10分 「機械学習モデルを構築・トレーニング・デプロイ」、10分 「進化するボット」、1.5時間 「音声を文字起こしする」、10分

・機械学習カテゴリ 上級者向けレベル300 (1件） 「機械学習トレーニングの最適化とスケーリング」、10-20分 この学習コンテンツはサインアップすることで利用可能となります。

AWSでは機械学習のデベロッパー、データサイエンティスト、データプラットフォームエンジニア、ビジネス上の意思決定者を対象にデジタルトレーニングを提供しています。AWSにサインアップすることでコンテンツが利用可能となります。 参考：AWS トレーニングと認定 機械学習

2021年5月現在、以下のデジタルトレーニングが設定されています。 ・デベロッパー向け 「Twitch Series: AWS Power Hour Machine Learning」、基礎、8時間 「AWS Foundations: Machine Learning Basics」、基礎、30分 「Exam Readiness: AWS Certified Machine Learning - Specialty」、中級、4.5時間

・データサイエンティスト向け 「ML ビルディングブロック: サービスと用語、基礎」、40分 「データサイエンスの要素」、中級、8時間 「Exam Readiness: AWS Certified Machine Learning - Specialty」、中級、4.5時間

・データプラットフォームエンジニア向け 「ML ビルディングブロック: サービスと用語」、基礎、40分 「Twitch Series: AWS Power Hour Machine Learning」、基礎、8時間

・ビジネス上の意思決定者向け 「AWS Foundations: Machine Learning Basics」、基礎、30分 「Machine Learning Essentials for Business and Technical Decision Makers」、基礎、90分 「ビジネス上の課題を克服するための機械学習」、基礎、60分 「AI/ML/DL をわかりやすく解説」、基礎、45分

デジタルトレーニングの他クラスルーム形式も開催されています。詳細は以下のリンクをご確認ください。 参考：AWS トレーニングライブラリ 機械学習

AWSでは機械学習の開発あるいはデータサイエンスの業務を行っている方向けに「AWS 認定 機械学習 – 専門知識」の認定資格を設定しています。

資格取得により機械学習を用いたビジネス課題解決の提案を実施することや、AWSのサービス選択および設計・実装能力が証明されるでしょう。分類は専門知識認定のカテゴリですから資格取得により高度な専門性が証明されます。 参考：AWS トレーニングと認定 AWS 認定 機械学習 – 専門知識

AWSの機械学習サービスを活用しデータ分析の効率を高めましょう

AWSの機械学習サービスは利用者向けのAWS AIサービス並びに開発者・分析者向けのAWS MLサービスが用意されています。ともにサービスの種類は豊富ですので日常の業務効率を改善することが可能です。今後も増加を続けるデータを分析・活用し、ビジネス決定の精度を高めましょう。