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title: Amazon machine leaning の紹介
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author: [Akinori Abe](https://www.docswell.com/user/akabe)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
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description: Amazon machine leaning の紹介 by Akinori Abe
published: August 19, 16
canonical: https://www.docswell.com/s/akabe/K6Y62L-2016-08-19
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Amazon Machine Leaning の紹介
LT Thursday（サイバーエージェントA.J.A. 社内勉強会）
2016/8/19
阿部晃典


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Amazon ML とは？
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AWS 上で使える機械学習サービス
○
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スケーラビリティ・簡単さが売り
○
○
○
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●
Amazon 社内でも使っているらしい
データさえ用意すればボタンをポチポチするだけで、モデル生成・評価・予測 API の準備を自動で
やってくれる
大規模なデータも扱えるらしい
柔軟性はあまりない
構造化データに対する統計的教師あり学習のみをサポート
Region: 米国東部（バージニア北部）、EU（アイルランド）のみ
チュートリアルあるよ
○
○
ポルトガルの銀行によるダイレクトマーケティングで、定期預金口座を開設してくれた or してくれな
かった顧客の情報
元データ：https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Bank+Marketing


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Concepts
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Data source
○ 学習データの在処
○ 統計情報の表示
ML model
○ 機械学習モデルの選択
○ 前処理・正則化
Evaluation
○ 学習済みモデルの評価
Prediction
○ 学習済みモデルによる予測


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Data source
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●
●
学習データの在処：Redshift もしくは S3 上の CSV
特徴抽出済みのデータのみ扱える（画像・音声等は直接は扱えない）
できること
○ 学習に使うカラム（特徴量＝入力）の指定
○ 予測対象のカラム（出力）の指定
○ 統計情報の表示（分布・統計量など）


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Data source (統計情報の表示)


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Data source (統計情報の表示)


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ML model
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機械学習モデルの自動判定（教師あり学習のみ）
○ 2 クラス分類：ロジスティック回帰
○ 多クラス分類：ロジスティック回帰
○ 時系列予測：線形回帰
Recipe：簡単な前処理
○ N-gram、大文字小文字変換、デカルト積、離散化など
正則化：L1 or L2
料金：0.42 USD/時


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ML model (前処理)


# Page. 9

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ML model (正則化)


# Page. 10

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Evaluation
●
●
学習したモデルの評価（予測精度の計算）
○ Cross-validation もできる
評価指標
○ クラス分類：precision、accuracy、recall、F 値など
○ 時系列予測：RMSE (root mean square error)


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Evaluation (評価結果)


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Prediction
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学習済みモデルによる予測
バッチ予測：大量のデータを入力して、一度に予測
○ 0.0001 USD/predictions
リアルタイム予測：データを一つずつ入力して、その都度予測
○ 0.0001 USD/predictions + 0.001 USD/(10 MB * 1 hour)


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まとめ
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Amazon ML の特徴
○ クラス分類（ロジスティック回帰）、時系列予測（線形回帰）
○ 簡単にモデル構築・評価・予測 API の準備ができる
■ UI は使いやすいと思う
○ 統計情報を見やすく表示
気をつけたほうが良さそうなこと
○ 特徴抽出・前処理はガッツリやるべき
○ 簡単な反面、できることが少ない
○ 非線形モデル・教師なし学習は使えない
○ 学習済みモデルもない


