AWS Summit 2021に参加しました

概要

    日時
        2021年05月11日, 12日
    場所
        online
    主催者
        Amazon Web Services, Inc
    参加方法
        こちらに登録してオンデマンド配信できる





メディアコンテンツの収益化と分析を⾃動化・改善するために AIを活⽤する

    メディアにおけるAI推進要因
        コスト
        CS改善
    強化するAIサービス
        Amazon Rekognition
            イメージとビデオ
            人検知、テキストの検出、顔検出と分析、動線検出
        Transcribe
            speech2text
            ライブストリーミングに低遅延、フルマネージド、スケーラブル
        Translate
            機器翻訳
        Comprehend
            自然言語処理
        Personalize
            個人に最適化されたメディアコンテンツのレコメンド
    NASCARにおける課題と解決方法
        課題
            毎月数百本の短編動画コンテンツをパブリッシュ
            全てのコンテンツに字幕が必要で、容易に早く字幕を入れる方法が必要
            マルチサイト多言語字幕に対応できる仕組みが必要
        解決方法
            Amazon Transcribeを利用したコンテンツマネジメントシステムを開発
        ワークフロー
            ビデオをS3にアップロード
            Lambdaイベントトリガー
            音声ファイル抽出とTranscribeジョブを起動
            TranscribeジョブがJSONファイルをS3に出力
            Lambdaイベントトリガー
            JSONをVTT形式に変換しS3にアップロード
            VTTファイルを含んだビデオのURLに更新
            音声ファイルとJSONファイルをS3から削除
        アーキテクチャ
            ビデオ、音声 -> S3 -> AWS Lambda -> AWS step Functions -> (Amazon Rekognition, Amazon Transcribe, Amazon Translate, Amazon Comprehend) - Amazon Elasticsearch Service



機械学習モデルの開発、学習、デプロイ

    ワークフロー
        開発
            データ収集、統合、アノテーション、分析、可視化、特徴量エンジニアリング、アルゴリズムの選定
        学習
            モデルの学習、評価
        デプロイ管理
            デプロイ、スケーリング、再学習、モデルの監視、テスト
    課題
        開発
            時間とリソースがかかる
            ツールが一般的にDevOpsフレンドリーではない
        学習
            大量の試行錯誤を効率化する必要
        デプロイ
            複数チームメンバーと連携
            ワークフロー自動化
            継続的にモデルを監視する必要
    SageMaker studio
        機械学習のための統合開発環境、SageMakerの各機能をひとつ所から呼び出して利用できるウェブベースの統合開発環境
        https://aws.amazon.com/jp/sagemaker/studio
    SageMaker Notebooks
        Notebook instantceが利用できて、これとの大きな違いは以下のように
            AWS SSOによる認証
            早い起動とインスタンスタイプ変更
            １クリックでノートブックを共有
    SageMaker Ground Truth
        機械学習用の大規模な学習データに簡単にラベル付ける
        メリット
            画像、動画、テキスト、3D Point Cloudなどのユースケースのための組み込みのラベリングツール
            ワーカーの選択肢が多い
            ワーカへのタスクの振り分け、集計などを自動化
        アノテーションのワークフロー
            アノテーション対象のデータをアップロード
            ワーカーを指定
            ラベリングジョブの作成
            タスクはワーカーに自動で割り振られる
            ラベリングツールでワーカーがアノテーションを行う
            アノテーション結果がAmazon S3に集計される
    SageMaker Data Wrangler
        機械学習のためのデータを簡単に迅速に準備する
        メリット
            データを洗濯してクエリを実行
            組み込みのデータ変換機能でデータを簡単に変換
            データ変換をカスタマイズ
            MLモデルの精度を早く推定
    SageMaker JupStart
        機械学習を簡単かつ迅速に始める
        メリット
            １５以上の一般的なMLユースケースの構築済みソリューション
            １５０を超えるオープンソースモデルのデプロイ時間を短縮
            数クリックで始める
    SageMaker Autopilot
        SageMaker上でAutoML を簡単に実行
        GUIでの利用が可能
        データクリーニングと前処理の自動化
        多いアルゴリズムを選択
        ハイパーパラメータチューニングの自動化
        インスタンス、クラスタサイズの自動選択
    SageMaker Pipelines
        MLのCI/CDを実現
        データ処理や学習、モデルの最適化などの一連のステップを任意タイミングで実行可能
        本番環境にデプロイするのに最適なモデルを選択可能
    SageMaker Model Registry
        SageMkaer Studioでモデルのバージョンを選択し詳細を確認できる
    SageMaker Model Monitor
        モデルの品質を維持できる
        監視対象：
            データの品質
            モデルの性能
            モデルのバイアスドリフト



Amazon CodeGuru〜機械学習で実現するコードレビュー⾃動化とアプリケーションパフォーマンス最適化

    Amazon CodeGuru利用の全体象
        Amazon CodeGuru Reviewer
            ソースコードのクリティカルな問題や発見
            改善方法、ドキュメントを合わせる
            Java、Pythonに対応
        Amazon CodeGuru Profiler
            アプリケーションのパフォーマンス状況を可視化
            改善方法、ドキュメントを合わせる
            Java/JVMベースの言語、Pythonに対応
    CodeGuru Reviewerの動作イメージ
        管理者はAmazon CodeGuruとリポジトリと関連を付ける
            AWS CodeCommitを利用すると便利
        変更点をCommitしPull Requestを作成
        Pull Requestに対し推奨事項をコメント
        推奨事項
            AWSベストプラクティス
            並列処理
            セキュリティ
            リソースリーク防止
            機密データ
            コーディングベストプラクティス
            リファクタリング
            インプットバリデーション
            コードクオリティ