AWS Digital Advertising Japan Seminar 2018 Machine Learning 事例まつり メモ書き

AWS Digital Advertising Japan Seminar 2018 Machine Learning 事例まつり

参加してきたのちょろっとだけメモ書き公開！

オープニングトーク

AWSのサービス開発の流れ

1. プレスリリース
2. FAQの作成
3. お客様の体験の流れの整理

グローバル：デジタルアドバータイジング

ML（マシンラーニング）はデジタル広告ビジネス成功の中核をなす

キーワード

• AmazonSagemaker
• DeepLearningAMI

アプデートのご案内

Rekognitionが東京で使えるようになった

文字起こしサービス、翻訳サービスがサービスイン

Sagemakerが東京リージョンで利用可能になった

• ハイパーパラメータチューニングが可能になった
• Chainer、PyTorchに対応
• Tensorflow1.8対応
• 推論エンドポイントがオートスケーリング、Batch推論に対応
• ノートブックインスタンスで起動時に自動実行されるスクリプトを定義可能になった
• ビルトインアルゴリズム拡充
  • Object Detection：物体検出アルゴリズム
• DeepLens
  • Kinesis Video Streamsへのカメラ動画送信をサポート

ML Ops on AWSのアーキテクチャ紹介

Infrastructure as a Code

※環境依存を起こさない

• Amazon ECR
• AWS　CodeBuild
• AWS　CodeCommit

micsoservices

※依存関係を大きくして個別にデプロイできないという状況をつくらない 　　 * AWS　SageMaker * AWS　ECS

Continuous Delivery

※新しいことをしたら悲惨な結果を返すことがある

※ちゃんと切り戻しができるようにしておくことが大切

• AWS　SageMaker
• AWS　Greengrass
• AWS　StepFunctions

いちばん大切な事例は参加者の特権ということで。。。

あとでまとめられたらアップ方向で検討！