*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。

### AWSの機械学習サービスの特徴は？

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](https://aws.amazon.com/jp/machine-learning/)

*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](https://aws.amazon.com/jp/machine-learning/ai-services/)

*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

### AWSの機械学習サービスの事例は？

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](https://aws.amazon.com/jp/machine-learning/customers/innovators/disney/)

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](https://aws.amazon.com/jp/machine-learning/customers/)

### AWSの機械学習サービスの料金体系は？

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](https://aws.amazon.com/jp/free/machine-learning/)

## 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の機械学習サービスのチュートリアルは？

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](https://aws.amazon.com/jp/getting-started/hands-on/)

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の機械学習サービスのトレーニングは？

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](https://aws.amazon.com/jp/training/learn-about/machine-learning/)

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](https://www.aws.training/LearningLibrary?filters=Domain%3A30)

### AWSの機械学習サービスの認定資格は？

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](https://aws.amazon.com/jp/certification/certified-machine-learning-specialty/)

## 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。

ビッグデータによりデータ分析の重要性が高まっています。AWSでは機械学習の専門知識を要する工程に着目しサービス提供を進めています。ここではAWSの機械学習サービスの全体像並びに導入事例を紹介していきます。併せて学習方法についても触れていきます。

AWSはこれまでの機械学習の専門知識を要する工程をクラウドサービスとして提供しています

AWSの機械学習サービスは利用者向けAWS AIサービスと開発者向けAWS MLサービスがあります

AWSは機械学習の学習コンテンツの整備や認定資格にも注力しています

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

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