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](https://aws.amazon.com/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](https://aws.amazon.com/sagemaker/groundtruth/)
    * 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](https://aws.amazon.com/jp/about-aws/whats-new/2018/11/amazon-sagemaker-announces-support-for-reinforcement-learning/)
    * 強化学習を支援するサービスです
* [AWS Lake Formation](https://aws.amazon.com/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](https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2018/11/amazon-sagemaker-announces-several-enhancements-for-developer-pr/)
    * 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](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/amazon-sagemaker-notebooks-now-support-git-integration-for-increased-persistence-collaboration-and-reproducibility/)
    * Amazon SageMaker で Git repository と notebook instance の integration が強化されました。
* [Amazon SageMaker Search](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/amazon-sagemaker-now-comes-with-new-capabilities-for-accelerating-machine-learning-experimentation/)
    * 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](https://aws.amazon.com/jp/about-aws/whats-new/2018/11/aws-step-functions-adds-eight-more-service-integrations/)
    * 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](https://aws.amazon.com/machine-learning/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](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/p3/#Amazon_EC2_P3dn.24xlarge_Instances)
    * 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](https://aws.amazon.com/machine-learning/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](https://aws.amazon.com/forecast/)
    * 時系列データからの予測を行うサービスです。
* [Amazon Personalize](https://aws.amazon.com/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](https://aws.amazon.com/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](https://aws.amazon.com/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](https://aws.amazon.com/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](https://aws.amazon.com/marketplace/solutions/machinelearning/)
    * 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！