AWS re:Invent 2018 で発表された機械学習関連サービスまとめ

AWS re:Invent 2018 で発表された機械学習関連サービスまとめ:

はじめに

毎年、AWS re:Invent では大量の新サービスの発表があります。その中でも今年は機械学習関連のものが多く、「すぐに使えそうなもの」から「使えるかは分からないが気になるもの」までたくさんのサービスが発表されました。

この記事では、AWS re:Invent 2018 で発表された機械学習関連サービスについて簡単にまとめてみたいと思います。

AWS re:Invent で発表された機械学習関連サービスまとめ

機械学習のワークフローを支援してくれるもの

• 
  Amazon SageMaker Neo
  
  
  • ターゲットハードウェア向けに学習済みモデルをコンパイルして高速化するサービスです。OSS 化予定だそうです。
• 
  AWS SageMaker Ground Truth
  
  
  • 人間による annotation と機械による自動ラベリングを組み合わせて実行できるサービスです。学習データ構築に利用できます。
• 
  Amazon SageMaker RL
  
  
  • 強化学習を支援するサービスです
• 
  AWS Lake Formation
  
  
  • セキュアなデータレイク構築を支援するサービスです。現在は Public Preview となっています。
• 
  Amazon SageMaker Inference Pipeline
  
  
  • Amazon SageMaker で inference の際に feature の前処理を行う pipeline を構築出来るようになりました。
• 
  Amazon SageMaker Git integration
  
  
  • Amazon SageMaker で Git repository と notebook instance の integration が強化されました。
• 
  Amazon SageMaker Search
  
  
  • Amazon SageMaker で様々な条件（ハイパーパラメータなど）で学習したモデルを管理するための検索機能が提供されました。
• 
  AWS Step Function で Amazon SageMaker と AWS Glue の連携
  
  
  • Amazon SageMaker と AWS Glue との連携が記述できるようになった事で、ワークフローを AWS Step Function で管理可能になりました。

インスタンス関連

• 
  Amazon Elastic Inference
  
  
  • EC2 にアクセラレーターとしてアタッチできる低コストな GPU です。
• 
  Amazon EC2 P3dn インスタンス
  
  
  • 機械学習で分散学習をしたいときに使える「100Gbps のネットワークスループット、8 NVIDIA Tesla V100 GPU、2TB NVMe」のインスタンスです。
• 
  AWS Inferentia
  
  
  • ML の inference 専用の AWS 独自チップです。EC2 や Amazon SageMaker で使えるようになる予定です。Google の TPU 相当のものだと思われます。

データを用意すれば機械学習・分析ができるもの

• 
  Amazon Forecast
  
  
  • 時系列データからの予測を行うサービスです。
• 
  Amazon Personalize
  
  
  • パーソナライズを行うサービスです。Amazon.com が製品レコメンデーションに利用しているものと同じ技術とのこと。
• 
  Amazon QuickSight
  
  
  • 機械学習を提供する BI サービスです。

学習なしで利用できるもの

• 
  Amazon textract
  
  
  • OCR サービスです。フォームのフィールドなども検出可能とのこと。
• 
  Amazon Comprehend Medical
  
  
  • 医療テキストのインサイトを得る事ができるのサービスです。

マーケットプレイス

• 
  AWS Marketplace for ML
  
  
  • 学習済みモデルの Marketplace です。他の会社が用意した学習済みモデルを Amazon SageMaker でデプロイして、利用することができます。

まとめ

いかがでしょうか。AWS はこのように、大量の機械学習サービスを提供しています。

ニーズに合うものを適宜選択して、生産性高く機械学習を活用しましょう！