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1 Analytics on AWS Amazon Web Services Japan IoT/AI Solution Builder Team Mitsuaki Nakata

2 自己紹介 中田光昭 (Mitsuaki Nakata) IoT/AI Solution Builder Team Solutions Architect IoT/AI 関連プロジェクトのご支援など

3 Agenda 機械学習の活用シーン アマゾンの機械学習

4 機械学習の活用シーン

5 製造

6 交通

7 小売店舗

8 スマートホーム

9 メディア

10

11

12

13 Kinesis Video Stream in ABEJA Platform 製造シナリオ カメラ 予兆保全製品外観検査自動ピッキング モバイル DynamoDB Kinesis Data Streams 小売りシナリオ センサー On-premise GPU cluster/servers for training 来店客数カウント顧客プロファイル推定 ( 年齢 性別 ) 店内での動き

14 なぜクラウドを利用するのか? インフラにかける時間の削減 新規ビジネスに集中 Innovation にかけるリソースの増加

15 高いセキュリティ データセンター : 強固なデータセンターを複数利用可能 セキュリティ技術 : 堅牢なセキュリティ設定や暗号化 多要素認証 数多くの第三者認証 : セキュリティ コンプライアンスに関する 多くの第三者認証を取得

16 機械学習活用のプロセス データの収集 モデルのパフォーマンスの評価 データのクレンジング データの準備 モデルの運用 運用環境への展開 データの加工 モデルの評価 モデルのトレーニング モデルのトレーニング

17 機械学習活用のプロセス データの収集 モデルのパフォーマンスの評価 データのクレンジング データの準備 モデルの運用 運用環境への展開 データの加工 モデルの評価 モデルのトレーニング モデルのトレーニング

18 アマゾンの機械学習

19 アマゾンの機械学習の歴史 個人向けレコメンデーション フルフィルメントの自動化在庫管理 ドローン 音声ベースの対話 新しい顧客体験の実現

20 アマゾン機械学習スタック APPLICATION SERVICES PLATFORM SERVICES FRAMEWORKS & INTERFACES

21 アマゾン機械学習スタック APPLICATION SERVICES PLATFORM SERVICES FRAMEWORKS & INTERFACES

22 Frameworks & interfaces P3 NVIDIA Tesla V100 GPUs AWS Deep Learning AMI 5,120 Tensor cores 128GB of memory 1 Petaflop of compute NVLink 2.0 ~14X faster than P2

23 アマゾン機械学習スタック APPLICATION SERVICES PLATFORM SERVICES Caffe2 CNTK Apache MXNet FRAMEWORKS & INTERFACES AWS Deep Learning AMIs PyTorch Tensor Flow Torch Keras Gluon

24 Amazon SageMaker E a s i l y b u i l d, t r a i n, a n d d e p l o y m a c h i n e l e a r n i n g m o d e l s トレーニングデータの収集 & 準備 機会学習アルゴリズムの選定 & 最適化 トレーニング環境のセットアップ & モデルのトレーニング & チューニング ( トライ & エラー ) プロダクション環境へのモデルの展開 プロダクション環境の管理 & スケール

25 Amazon SageMaker ALGORITHMS K-Means Clustering Principal Component Analysis Neural Topic Modelling Factorization Machines Linear Learner Regression DeepAR Forecasting XGBoost Latent Dirichlet Allocation Image Classification Seq2Seq Linear Learner Classification BlazingText よくあるシナリオ向けのノートブックの提供 高いパフォーマンスのビルトインアルゴリズム FRAMEWORKS Apache MXNet TensorFlow Caffe2, CNTK, PyTorch, Torch トレーニング環境のセットアップ & モデルのトレーニプロダクション環ング & チューニン境へのモデルのグ展開 ( トライ & エラー ) プロダクション環境の管理 & スケール BUILD

26 Amazon SageMaker よくあるシナリオ向けのノートブックの提供 高いパフォーマンスのビルトインアルゴリズム One-click トレーニング ハイパーパラメータの最適化 プロダクション環境へのモデルの展開 プロダクション環境の管理 & スケール BUILD TRAIN

27 Amazon SageMaker よくあるシナリオ向けのノートブックの提供 高いパフォーマンスのビルトインアルゴリズム One-click トレーニング ハイパーパラメータの最適化 One-click デプロイメント フルマネージドのホスティング & 自動スケール BUILD TRAIN DEPLOY

28 AWS DeepLens 機械学習を全ての開発者の手に HD video camera Micro-SD Mini-HDMI USB USB Reset Audio out Power HD ビデオカメラ & ディープラーニングに最適化された内蔵コンピューティングリソース 10 MIN 箱を開けてから最初の推論を実行するまで <10 分 Amazon SageMaker & AWS Lambda との統合 チュートリアル サンプル デモ ビルド済モデル群

29 アマゾン機械学習スタック APPLICATION SERVICES PLATFORM SERVICES Amazon SageMaker AWS DeepLens Caffe2 CNTK Apache MXNet FRAMEWORKS & INTERFACES AWS Deep Learning AMIs PyTorch Tensor Flow Torch Keras Gluon

30 Amazon Rekognition 深層学習に基づく画像 & 動画認識サービス 物体 シーン アクティビティの検出 顔認識顔分析人のトラッキング 有害なコンテンツの検知有名人認識文字認識

31 Amazon Rekognition

32 2017, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.

33 スピーチ & 言語機能 Amazon Transcribe スピーチを正しい文法の文章に変換 Amazon Translate 高品質な多言語間翻訳 Amazon Polly テキストをリアルな音声に変換 Amazon Comprehend テキストに対して, さまざまな分析を実施 Amazon Lex 音声やテキストベースのアプリケーションに対話型インターフェイスを提供

34 Amazon Transcribe スピーチを文章に変換するマネージドサービス リアルタイム処理のみならず,S3 に格納された音声データの処理もサポート プレビューでの対応言語は英語とスペイン語

35 Amazon Translate 深層学習に基づいた, 高品質な多言語間翻訳サービス Amazon Translate のプレビューを開始 Polly や Lex との連携による多言語対応サービスの構築が可能に バージニア北部, オハイオ, オレゴンでプレビューを提供 英語 アラビア語中国簡体字フランス語ドイツ語ポルトガル語スペイン語

36 Amazon Translate

37 Amazon Polly テキストをリアルな音声に変換するサービス 25 の言語で 52 のリアルな声優の音声を提供 低レイテンシーで応答が速いため生成された音声の保存とリプレイ, 配信が可能

38 Amazon Comprehend 入力されたテキストに対して, さまざまな分析を実施 英語とスペイン語に対応

39 Amazon Comprehend 入力された文章の分析

40 Amazon Comprehend エンティティの抽出 キーフレーズの抽出

41 Amazon Lex 音声やテキストを使用して 任意のアプリケーションに対話型インターフェイス ( ボット ) を構築するサービス

42 アマゾン機械学習スタック APPLICATION SERVICES Amazon Rekognition Amazon Transcribe Amazon Translate Amazon Polly Amazon Comprehend Amazon Lex PLATFORM SERVICES Amazon SageMaker AWS DeepLens Caffe2 CNTK Apache MXNet FRAMEWORKS & INTERFACES AWS Deep Learning AMIs PyTorch Tensor Flow Torch Keras Gluon

43 エッジデバイスとの連携

44 AWS Greengrass ML Inference エッジ上での機械学習の実行を簡単にする各種機能を提供 クラウドで学習したモデルを簡単にデプロイ可能 Apache MXNet をデバイスに簡単に組み込める ローカルで機械学習の推論を行うための実装例を提供 GPU/FPGA 活用が可能 トレーニング済モデル & Lambda AWS Cloud for training デバイス上での推論の実行

45 Machine データをクラウドに収集 データを処理し 学習させることでモデルを作成 モデルをエッジデバイスにデプロイ デバイスに応じた ML フレームワークのビルド (MXNet, Tensorflow など ) 推論を行うアプリの開発とデバイスへのデプロイ GPU のような HW アクセラレータの活用 AWS IoT, etc.. SageMaker Greengrass ML Inference

46 学習済みモデルのデプロイ クラウドで学習したモデルをデバイスにデプロイ 機械学習リソース として学習済みモデルを Greengrass グループに追加できる 設定したモデルが Greengrass デバイスにデプロイされる Greengrass コンソールから Amazon SageMaker の学習済みモデルを指定できる 独自のモデルを追加できる (MXNet などの ML フレームワークに依存しない )

47 エッジデバイス側で推論を実行 推論を行う Lambda の実装例を提供 学習済みモデルの読み込み ローカルで生成されたデータをモデルに適応して推論 推論結果に応じたアクション

48 カメラデバイスとの連携

49 Amazon Kinesis Video Streams 動画ストリーミングの分析領域での活用 何百万ものデバイスからの動画ストリーミング コンピュータービジョンアプリの容易な開発 高いセキュリティ Kinesis Video Streams 永続的 かつ検索可能なストレージ サーバーレス

50 Amazon Kinesis Video Streams Concepts Kinesis Producer がデータを作成し Kinesis Video Streams に送信 Kinesis Video Streams がストリームデータをインデックス化して保存 Kinesis Consumer がストリームを処理 分析する Kinesis Consumer がストリームを要求し 表示

51 河崎敏弥 ABEJA, Inc. Platform Division Software Engineer 創業 1 年の ABEJA に参画 Backend Engineer Copyright 2018 ABEJA, Inc. All rights reserved.

52 Machine Learning Process 学習 教師データ モデル デプロイ 推論 入力データ モデル 推論結果 Copyright 2018 ABEJA, Inc. All rights reserved.

53 Machine Learning Process + System 学習 教師データ モデル デプロイ 推論 入力データ モデル 推論結果 データ蓄積 / データセット管理 / ジョブの管理周辺システム / コードの管理 / ログ メタセット管理トリクス / デバイス管理 /etc Copyright 2018 ABEJA, Inc. All rights reserved.

54 ABEJA Platform is built with Amazon EC2 AWS Lambda Amazon ECS AWS Batch Amazon S3 Amazon DynamoDB Amazon Kinesis AWS IoT Copyright 2018 ABEJA, Inc. All rights reserved.

55 Copyright 2018 ABEJA, Inc. All rights reserved.

56 Copyright 2018 ABEJA, Inc. All rights reserved.

57 広範囲な機械学習プラットフォーム

58 広範囲な機械学習プラットフォーム Complementary Services DATA LAKE STORAGE Amazon S3 SECURITY Access Control Encryption COMPUTE Powerful GPU and CPU Instances ANALYTICS Amazon Macie AWS Organizations Amazon Athena Amazon Redshift and Redshift Spectrum Amazon EMR (Spark, Hive, Presto, Pig) AWS Glue Amazon Kinesis Amazon QuickSight

59 広範囲な機械学習プラットフォーム Complementary Services DATA LAKE STORAGE Amazon S3 SECURITY Access Control Encryption COMPUTE Powerful GPU and CPU Instances ANALYTICS Amazon Macie AWS Organizations Amazon Athena Amazon Redshift and Redshift Spectrum Amazon EMR (Spark, Hive, Presto, Pig) AWS Glue Amazon Kinesis Amazon QuickSight APPLICATION SERVICES Amazon Lex Amazon Transcribe Amazon Polly Amazon Rekognition Image Amazon Comprehend Amazon Rekognition Video Amazon Translate PLATFORM SERVICES Amazon SageMaker FRAMEWORKS AND INTERFACES AWS Deep Learning AMI Apache MXNet Caffe2 CNTK PyTorch TensorFlow Theano Torch Gluon Keras AWS ML Platform AWS DeepLens

60 広範囲な機械学習プラットフォーム Complementary Services DATA LAKE STORAGE Amazon S3 SECURITY Access Control Encryption COMPUTE Powerful GPU and CPU Instances ANALYTICS Amazon Macie AWS Organizations Amazon Athena Amazon Redshift and Redshift Spectrum Amazon EMR (Spark, Hive, Presto, Pig) AWS Glue Amazon Kinesis Amazon QuickSight APPLICATION SERVICES Amazon Lex Amazon Transcribe Amazon Polly Amazon Rekognition Image Amazon Comprehend Amazon Rekognition Video Amazon Translate PLATFORM SERVICES Amazon SageMaker AWS DeepLens FRAMEWORKS AND INTERFACES AWS Deep Learning AMI Apache MXNet Caffe2 CNTK PyTorch TensorFlow Theano Torch Gluon Keras AWS ML Platform AWS ML Customers

61 広範囲な機械学習プラットフォーム モデルの運用 AWS DeepLens AWS Greengrass ML Inference Amazon Lex Amazon Polly Amazon Comprehend Amazon Translate Amazon Transcribe Amazon Rekognition Image Amazon Rekognition Video Amazon SageMaker モデルのパフォーマンスの評価 運用環境への展開 SECURITY Access Control Encryption データの収集 Amazon Macie AWS Organizations データのクレンジング データの加工 データの準備 AWS IoT Amazon Kinesis Amazon S3 Amazon Athena Amazon Redshift and Redshift Spectrum Amazon EMR (Spark, Hive, Presto, Pig) AWS Glue Amazon Kinesis Amazon QuickSight モデルの評価 モデルのトレーニング AWS Deep Learning AMI Amazon SageMaker モデルのトレーニング

62 Summary 機械学習活用シーンは増加している 機械学習活用のためのプロセスの理解が重要 プラットフォームの利用することで機械学習活用を加速

63 Thank you!

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