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AWS Deep Learning, いきなりぱにっく, 補足資料, テンプレでノンコーディングで学習も可能, sagemaekr - Coggle…
AWS Deep Learning
:one: 機械学習の概要
重要性
なんでMLが必要なの？
無かったらどう困るの？
IF/Thenルールで良くない？
曖昧の判断が必要
周りのルールが変わる度に変更が必要
まずは
データ
が必要
従来との違い
Bef：ロジックを設計
データを流す
Aft：データを覚えさせる（モデル）
ロジックは不要
データ ⇒ パイプライン ⇒ モデル
ex. 誰がドローンを買ってくれるか？
マーケティングの鬼が「ここだ！」を当てる
おもちゃを買った人じゃないか？
機械学習の構成要素
予測
抽出（データマイニング）
要約
最適化
適応
ユースケース
パーソナライズ
コンテンツ推奨
予測コンテンツ読み込み
UX向上
不正検出
ターゲティング
カスタマーサポート
コンテンツの分類
解約予測
機械学習の種類
:one: 教師あり学習（ディープラーニング）
お手本となるようなデータを登録しておく
:two: 教師なし学習
データの類似度を基にグルーピング（クラスタ化）
似てるグループ同士にグルーピングしてくれる
似た購買顧客を特定することに使えそうだ
:three: 強化学習
従来の機械学習の課題
課題：難易度が高い、遅い、高価、リスキー
解決：クラウド活用
AWSでの機械学習
マネージド型サービス
Polly：音声読み上げ
Rekognition：画像認識
Lex：チャットボット
Translate：翻訳
Transclibe：文字お越し
Comprehend：感情分析
モジュール型
SageMaker
制御
EC2でOSレベルから構築
:two: 深層学習（ディープラーニング）の概論
目標
深層学習って何？
SageMakerの特徴を理解
DLとは
AI ＞ 機械学習 ＞ ディープラーニング
人工ニューラルネットワーク（脳回路）
を使用してタスクを学習するよ
脳神経細胞の動きを参考に処理
DLを理解する
In;樹状突起 ⇒ 体細胞 ⇒ Out：軸索終末
入力/樹状突起
Bias：W0
Cost：W1
Rating：W2
要約関数/体細胞
ΣWiXi
出力/軸索終末
Y
活性化関数/軸索
ディープの所以：ニューラルネットワークの深さ
要は統計的アプローチ
SageMaker
課題：大規模な配列演算を高速に処理できるのか？
主要機能
ノートブック：開発環境提供
トレーニング：学習モデルをつくる
推論機能：モデルを使って推論環境をつくる
GrandTrueth：教師あり学習のラベリング
:three: Apach MXNet の紹介
DL用のフレームワーク
フレームワーク比較
「命令型」「宣言型」両方のプログラミングが可能
C++と同じように処理宣言 ⇒ bind実行とする
API群
Gluonインタフェース
画像 ⇒ 一次元配列化 ⇒ あ
:five: コースのまとめ
なぜ機械学習が必要か？
現状の課題
解決するAWSサービス
:zero: コースの概要
MLのデータ基盤はBigData のトレーニング
機械学習資格に対応したトレーニングになっている
:four: AWS における ML/DL アーキテクチャ
深層学習モデルをデプロイ
環境おさらい
開発：Jupyter
トレーニング
推論
トレーニング学び
ペンがあるだけで聞きやすさUP
全体的に非常に丁寧
いきなりぱにっく
補足資料
テンプレでノンコーディングで学習も可能
