AWS INNOVATE AI/ML EDITION

本日はAWSの機械学習のお勉強。色々すごそうなのはあるけど、使う暇がない…

Sign In - Innovate AI/ML APJ

1. Building a smarter, faster business using AI/ML on AWS (Level 100)

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2. Accelerate machine learning projects with pretrained models

sample case

how to deploy an ML models

How to evaluate the model

3. Get rolling with machine learning on AWS DeepRacer (Level 200)

DeepRacer console

Demo

evaluation

4. AWSの機械学習への取り組みとAIサービス総復習

ちゃんと機械学習とAIを区別してる！

AWS × NFL

AWS × F1

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集合写真の販売サイトなど

Auto ML的

バナナFMでの応用

現在はPythonにも対応

5. やさしくまなぶ深層学習

重みをかけて足して、活性化関数で形を変える…

比較段階の差を減らすように「重みを最適化していく」＝学習
最適帰化、近いとは？＝誤差関数の最小化
よく使われる誤差関数＝交差エントロピー
出力層を出すための活性化関数はソフトマックス関数

＜畳み込み層とプーリング層＞

・畳み込み層：周辺をセットで見る→1つの場所に代表（重み×活性化関数）：特徴量の抽出
・プーリング層：最大値を取ってくる（マックスプーリング）→位置変化に対する頑健性（ロバストネス）を得ることができる

＜ソフトマックス関数＞
多クラス分類の際に使う
出力層の数値を出すときに使う

0～1の値を取り、相和は1＝確率と同じ
大きい数値を1に近づける

＜交差エントロピー＞
差の総和

なぜ交差エントロピーが差を表すか

深層学習：階層の深いニューラルネットワークを利用した学習アルゴリズムの総称

6. Amazon SageMakerではじめる機械学習

7. AI/機械学習をビジネスに活用するための道標

初期段階の失敗の可能性をリーダーに理解してもらう必要がある