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AWSの機械学習サービスをざっくり説明

2021-03-29
AWSの機械学習サービス多すぎぃ…!。゚(゚´Д`゚)゚。
ってことでちょっと整理してみることにしました。
今現在(2021年3月)、AWSにある機械学習サービスを3~4行程度でざっくり説明しています。直感的にわかりやすいように書いているので、ちょっとズレたことを言っているかもしれませんが許してください。
(正確な情報を詳しく知りたい方はそれぞれのサービスのページを読んでくださいね!)

Amazon SageMaker

機械学習モデルを大規模に構築、トレーニング、デプロイ
機械学習モデルの作成、トレーニング、デプロイ…一連のプロセスを全て揃えているサービス。Amazon SageMaker Studioという総合開発環境(IDE)もある。一番汎用的に使えそうなサービス。

Amazon CodeGuru

ML を使用してアプリケーションの品質とパフォーマンスを向上させる
CodeGuru Profilerはコードを分析して、実行に時間がかかっている関数を検出し、どう直したらいいか推奨方法を提示してくれるらしい。CodeGuru Reviewerはコードレビューを機械学習で自動化したようなものらしい。ちょっと使ってみたいかも。

Amazon DevOps Guru

アプリケーションの可用性を向上させるための ML を利用したクラウド運用サービス
クラウドサービスの運用に関わるデータをモニタリングして、異常を検出してくれるサービス。可用性を向上させるというのは、サーバーが正常に動いている時間を増やすってこと。アップデートした時に、モニタリングするルールとかを自動更新してくれるらしい。それは便利だ。

Amazon Comprehend

Natural Language Processing and Text Analytics
テキストの内容を把握して、他のテキストとの関係性を分析できるサービス。お客さんの声の分析とかに使われるらしい。大量のテキスト情報があるときは、こういうの使いたいですよね。

Amazon Forecast

Easily build accurate forecasting models
過去の時系列データを利用して、今後のデータを予測するモデルを作るサービス。それに加えて、途中で変更のあった変数(店舗での配置、地域、値段)などとの関係も見つけることができる可能性があるらしい。

Amazon Fraud Detector

オンライン上の不正をより迅速に検出
オンライン詐欺などの不正利用の検出と防御を行うサービス。支払いの不正利用や不正アカウントの作成などが発生していないか確認できる。Amazonがこれまで検出してきた不正利用の経験を反映しているってだけでなんだか安心感がある。

Amazon Kendra

Enterprise search service powered by machine learning
検索文章を機械学習で解析して意図を把握して、最適な検索結果を返すサービス。検索する時にキーワードで検索するのではなく、普通に会話で質問するように検索できるのがポイント。

Amazon Lex

Amazon Lex is a service for building conversational interfaces using voice and text.
Alexaと似たようなことができるサービス。音声やテキストによって指示を出して、何かしらの処理をしてもらうことができる。ちなみに僕は"Hey Siri"とか"OK Google"とか言ったことありません。

Amazon Personalize

Real time personalization and recommendation service.
サービスをパーソナライズするためのサービス。Amazonの商品おすすめと同じようなことができる。その人にとって一番役に立ちそうなサービスを提供できる可能性が高まるのは素敵いいですよね。

Amazon Polly

Amazon Polly は、クラウド内でテキストを自然な音声に変換します
テキストを音声にするサービス。直接音声をダウンロードもできるし、APIを使ってアプリケーションでストリーミングすることもできる。動画の音声をこれで作ってみようかなとちょっと考えた。

Amazon Rekognition

ディープラーニングベースの視覚分析サービス
数百万ものイメージとビデオを検索、検証、整理します
画像や映像から特定の要素を認識できるサービス。人の顔や物など、何が写っているかを深層学習で解析できる。物のジャンルでもいいし、特定の人物を特定することもできる。

Amazon Textract

ドキュメントからテキストとデータを簡単に抽出
紙のドキュメントからデータを抽出するサービス。更にドキュメントのレイアウトからどんなデータか理解して、データベースに入れやすいデータに変換までしてくれるらしい。素敵やん。

Amazon Transcribe

Automatic Speech Recognition
音声をテキストに変換してくれるサービス。話し手を検出したり、音声ファイルのどの時間に話したかもわかる。句読点とかもつけて読みやすいようにしてくれるらしいので、精度によってはすごい便利そう。

Amazon Translate

自然で流ちょうな翻訳
深層学習を使って、高品質な翻訳を行うサービス。最初の12ヶ月は無料で200万文字使えるので、気軽に試せそうなのもいいですね。今度、使ってみた記事を書くかもしれない。

AWS DeepComposer

Press play on Machine Learning
AWS DeepComposer keyboardでメロディーを入力すると、機械学習モデルで自動的に作曲してくれるサービス。なお、キーボードはUS専用の模様。キーボードなくても仮想キーボードで使えるらしいので、これも今度やってみたい。

AWS DeepLens

深層学習対応のビデオカメラ
AWS DeepLensというリアルタイムで深層学習を実行可能なHDビデオカメラを使って機械学習を学んでいくサービス。映像のデータから物体検出や顔認識、どんな行動をしているか認識できたりする。

AWS DeepRacer

The fastest way to get rolling with machine learning
レースのシミュレーションによって強化学習を学んでいくサービス。シミュレーターを使って強化学習し、それを1/18の大きさのレーシングカーに入力することで実際のレースもできるらしい。リーグや賞品もあってなんだか楽しそう。

AWS Panorama

Improve your operations with computer vision at the edgeImprove your operations with computer vision at the edge
AWS Panorama Applianceを利用することで、既存のネットワークカメラからの映像を解析できるサービス。製品の不良検知、作業場のモニター、お店のお客さんの動き解析などに使える。

Amazon Monitron

End-to-end system for equipment monitoring
Amazon Monitronというセンサーを利用して、機器の異常検知を行うサービス。センサーは温度と振動を検知可能で、データは安全にAWSに送れるらしい。ただ、センサーの販売状況をみると売り切れ状態…?

Amazon HealthLake

Making sense of health data
医療に特化したテキスト情報の解析モデルを利用することで、医療データの保存/変換/活用を容易にするサービス。Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR) という標準フォーマットを使っているらしい。

Amazon Lookout for Vision

コンピュータビジョンを使用して製品の不具合を検出し、品質検査を自動化する
画像認識による検査で自動化を行うことができるサービス。目視による能力差やミスによって発生する問題を避けることができそうです。高性能なカメラを使わなくても、高い精度で問題を検知することができるらしい。

Amazon Lookout for Equipment

Detect abnormal equipment behavior by analyzing sensor data
センサーデータから異常な機器を検出するサービス。1モデルにつき最大300個のセンサーからのデータを利用して、異常の早期検出を目指す。フィードバックを提供することでさらに精度を向上できる。

Amazon Lookout for Metrics

Easily detect anomalies in your data
異常値を検知するサービス。データから異常値を検知し、その影響度と原因も予測してくれるらしい。detectorと呼ばれる検知器を作成し、データのトレンドをまず学習させて、そこから検出をしていくようです。フィードバックを提供することでさらに精度を向上できる。

まとめ

面白そうな機械学習サービスがたくさんありますね…。あんなことやこんなこともできそうだなと想像するのは楽しい!
ただ、料金がわかりにくいサービスが多い気がする。従量課金制はいいんですけど、料金がかかる項目をどのぐらい使うのかイメージしにくいので、初めて使おうとする時にはちょっと抵抗がありますね( ̄▽ ̄;)
無料枠で使えそうなサービスはどんどん使ってみよう!
この記事はnoteにも投稿しています
note:AWSの機械学習サービスをざっくり説明

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プロフィール

西松 大輝:マーケティング・サイエンティスト

数字から愛へ
・「何を変えるか?」を行動経済学・TOCLSSで分析する。
・「何を伝えるか?」を戦略・マーケティングで明確にする。
・「何を測定するか?」を機械学習・ITで支援する。

"全部"やらなくっちゃあならないってのが 「マーケティング・サイエンティスト」のつらいところだな。
覚悟はいいか?僕はできてる
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