AWS の機械学習サービスおよび教育サービス事例のご紹介
Amazon Web Services Japan, K. K.

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AWS が提供する ML サービススタック
Services

AmazonRekognition
Image

Amazon
Polly

Platform

AmazonComprehend

AmazonTranslateTensorflow

AmazonRekognition
Video

AmazonTranscribe

AWS DeepLens

Amazon SageMaker

MXNet

Frameworks&Infrastructure

Amazon
Lex

Torch

Caffe

CNTK

TheanoKeras

ChainerAWS Deep Learning AMI (Amazon Linux / Ubuntu / Windows)

GPUCPUIoTMobile

AWS が提供する ML サービススタック
Services

Platform

AmazonRekognition
Image

AmazonPolly

AmazonLex

Amazon EMR

AmazonComprehend

AmazonTranslate

AmazonTranscribe

AmazonRekognitionVideoAWS DeepLens

Amazon SageMaker

AWS によってファインチューニングされた機械学習モデルをTorch
Caffe
MXNet
Chainer
Keras
CNTK
TheanoAPI で簡単に利用できるマネージドサービス群
Tensorflow

Frameworks&Infrastructure

AWS Deep Learning AMI (Amazon Linux / Ubuntu / Windows)

GPUCPU

IoT

MobileAWS ML Services ポートフォリオ
大カテゴリ

映像音声

自然言語

小カテゴリ

サービス名

画像認識

Amazon Rekognition

動画認識

Amazon Rekognition Video

Speech-to-Text

Amazon Transcribe

Text-to-Speech

Amazon Polly

自然言語理解Amazon Comprehend

テキスト翻訳

Amazon Translate

チャットボット

Amazon Lex

映像: Amazon Rekognition•

深層学習に基づく画像認識サービス•

画像に関するさまざまな認識機能を API で提供し，アプリケーションに簡単に追加

物体・シーン・動作認識

顔認識

顔分析

イメージモデレーション

有名人認識

画像内のテキスト認識

映像: Amazon Rekognition Video•

深層学習に基づく動画認識サービス•

Rekognition の各種認識機能を動画に対して適用することが可能•

S3 上の mp4/mov ファイルと，Kinesis Video Stream のストリームにも対応

物体・シーン・動作認識

イメージモデレーション

顔認識

顔分析

有名人認識

人物トラッキング

画像内のテキスト認識

音声: 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 50 以上のリアルな声優の音声を提供•

音声の保存と配信，SSML* と Lexicon** によるカスタマイズが可能•

リップシンクのためのスピーチマーク機能や，ささやき声の発話機能もSSML
ねぇちょっとちょっと，ここだけの話だけどさ<speak><prosody rate="x-fast">
ねえ，ちょっとちょっと，<amazon:effect name="whispered">
ここだけの話だけどさ</amazon:effect></prosody></speak>

LexiconMy daughter’s name is Kaja.
<lexeme><grapheme>Kaja</grapheme><grapheme>kaja</grapheme><grapheme>KAJA</grapheme><phoneme>"kaI.@</phoneme></lexeme>音声: Amazon Transcribe• テキスト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• 現在の対応言語は英語とスペイン語• 通常音声と電話音声（8kHz）の両方をサポート• カスタム語彙を登録することが可能• 複数話者の認識や句読点の自動補完• 発話されたタイムスタンプと，書き起こしの信頼度を出力

自然言語: 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•

エンティティ・キーフレーズ抽出•

言語認識・センチメント分析•

トピックモデリング• 英語とスペイン語に対応

自然言語: 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• 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• 日本語にも対応済み

英語

アラビア語
中国語（簡体字・繁体字）
フランス語
ドイツ語
ポルトガル語
スペイン語
日本語
ロシア語
イタリア語
トルコ語
チェコ語

自然言語: 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• 原罪の対応言語は英語のみ• AWS Lambda，Amazon Cognito や Amazon DynamoDB などと統合可能
BookHotel

Intents
intent はユーザが入力した自然言語に応答してfulfillmentを実行する
Utterances
intent を発動するフレーズ
Slots
intent を満たすために要求される入力データ
PromptSlot を引き出すためのフレーズ
Fulfillment
intent を実現するビジネスロジック

AWS が提供する ML サービススタック
Services

AmazonRekognition
Image

Platform

AmazonPolly

AmazonLex

AmazonComprehend

AmazonTranslateTensorflow

Caffe

AmazonRekognition
VideoAWS DeepLens

Amazon SageMaker

MXNet

AmazonTranscribe

TorchTheanoCNTKKeras

ChainerAWS Deep Learning AMI (Amazon Linux / Ubuntu / Windows)
Frameworks 機械学習モデルの開発・運用プロセスを&サポートするためのマネージドサービス群
Infrastructure
GPUIoT
CPUMobile

Amazon SageMaker• データサイエンティストや開発者が，容易に機械学習モデルを構築・学習・活用するためのマネージドサービス• バージニア北部，オハイオ，オレゴン，アイルランドで提供

開発

学習推論

Jupyter Notebook

Docker コンテナ

Docker コンテナ

コンソールから起動
主要ライブラリはプリインストール済

SageMaker API を叩いてジョブを実行
複数ジョブを同時実行
分散学習も簡単に実行

SageMaker API からエンドポイント作成
オートスケーリング
A/BテストAWS DeepLens• ディープラーニングの開発を加速するための，カメラデバイス• 内蔵されたコンピューティングリソースで深層学習モデルによる推論を実現• 1080Pの映像に対応し，マイクアレイを内蔵．
8GB のメモリと Intel ATOM IoT プロセッサによる処理を実行する• Greengrass Core が内蔵されており MXNet /TensorFlow / Caffe2をサポート

AWS が提供する ML サービススタック
Services

AmazonRekognition
Image

AmazonPolly

AmazonLex

AmazonComprehend

AmazonTranslate

AmazonRekognition
VideoAmazon
Transcribe

ディープラーニングモデルの主要フレームワークをサポート
機械学習のプロセスに合わせたハードウェアを用意
Platform

Amazon EMR

MXNet

Frameworks&Infrastructure

Tensorflow

AWS DeepLens

Amazon SageMaker

Torch

Caffe

CNTK

TheanoKeras

ChainerAWS Deep Learning AMI (Amazon Linux / Ubuntu / Windows)

GPU

CPU

IoTMobile

Deep Learning AMIAWS Deep Learning AMI
MXNet

TensorFlow

Caffe & Caffe2

TheanoCognitive Toolkit

TorchKeras

Chainer• Deep Learning に必要なライブラリ・フレームワークがすべてインストールされた AMI• Tensorflow• Chainer
Nvidia CUDA & cuDNN

Python 2 & Python 3Intel MKLAnaconda

Amazon EC2 (Amazon Linux / Ubuntu)• Ubuntu 版と Amazon Linix 版，そして Windows 版の 3 種類を提供

ディープラーニングの学習に最適な P3 インスタンス• NVIDIAの最新 GPU Tesla V100 を採用した，最も強力な GPU-based プ
ラットフォーム• 大量のGPUを使うことで，ディープラーニングのモデル構築にかかる時間を大幅に短縮可能

NVIDIA Roadmap（GTC 2017）機械学習の学習・推論に最適な C5 インスタンス
AVX-512 命令セットを利用可能で，機械学習やマルチメディ
ア，科学技術計算などに向く
vCPUs

RAM

EBS Bandwidth

NetworkBandwidthc5.large

24 GiBUp to 2.25 Gbps

Up to 10 Gbps

c5.xlarge

48 GiBUp to 2.25 Gbps

Up to 10 Gbps

c5.2xlarge

816 GiB

Up to 2.25 Gbps

Up to 10 Gbps

c5.4xlarge

1632 GiB

2.25 Gbps

Up to 10 Gbps

c5.9xlarge

36

72 GiB

4.5 Gbps

10 Gbps

c5.18xlarge

72

144 GiB

9 Gbps

25 Gbps

Instance Name

教育サービスへの適用

AWSの機械学習サービスのユースケース• 機械学習サービスを利用して教育コンテンツの質を向上• 音声付与や多言語化• 機械学習サービスを利用して、機械学習の理解を支援• 機械学習サービスに関するワークショップなどの開催• 教育に関するデータの解析による教育コンテンツや計画の改善• 学習者の学習状況を蓄積し、アナリティクス・機械学習適用

TenMarks• 数学のe-Learningのコンテンツを提供しており、米国の学校の85%の学生が利用している。
• Amazon Pollyを利用して、説明文に音声を付与している。

Blue Spurs• 高校生向けのIOT学習用スタートキットを販売• Amazon PollyやAmazon Lexと連携させることで、自然言語で対話可能なデバイスを構築可能にしている。

アイビーテックコミュニティ大学• 講義の参加状況、講義後のコメントを解析して、学生の成績を予測する。予測精度は80%以上。
• 年間17万人の学生が講義に登録するため、膨大なデータを管理するためにAWSを利用している。

メリーランド大学カレッジ校• 学生の講義履修状況などをAmazon Redshiftで分析• 講義内容やスケジュールなどの見直しに利用

Coursera• 受講者にコースの受講を推薦する仕組みを提供• 受講率をredshiftで解析し、推薦方法へフィードバック