はじめに
協栄情報の長徳です。
「AWSome Day Online Conference」に参加してきたので、学んだ事を記事にアウトプット(今回はAIサービスのみ)したいと思います。
AWSome Day Online Conferenceとは？
AWSに関する基礎知識をオンライン上で学ぶ初学者向けイベントです。公式サイト
「クラウドとは何か？」というような基礎の基礎から、EC2、S3、RDS、VPC、IAM等の代表的なサービスを非常に幅広く学ぶことが出来ました。
この記事では、その中で私が興味があるAIサービスをピックアップして学んだ事をアウトプットしていきたいと思います。
AWSのAIサービス
AWSが提供するAIサービスは全て含めるとかなりの数があり(数十サービス)、様々な用途に適したサービスが用意されています。
今回の「AWSome Day Online Conference」では「Amazon SageMaker」と「Amazon Rekognition」の2つに絞って紹介があったので、この2つのサービスについて書いていきます。
Amazon SageMaker
SageMakerは機械学習エンジニア向けの代表的なサービスで、AIデータ分析を行うにあたって行わなければならない、
・データの用意
・データの管理
・用意したデータを効率的にコンピューターに読み込ませる
・データを読み込ませるコンピューターを用意する
・データを読み込ませた後に何かしらの特徴を見つけ、その精度を上げるために調整する(チューニング)
・作成した予測モデルのデプロイ
これらのことがSageMakerでは全てPythonのコードで行えます。
実用例ではアメリカのフットボールリーグでこのSageMakerが使用されており、選手の肩や胸にデバイスを入れて選手の動きや投げたボールの距離の情報を収集して、選手のプレーが試合の展開で重要だったかどうかを分析して効果的な実況につなげる、という例があるそうです。
Amazon Rekognition
RekognitionはSageMakerのような機械学習エンジニアだけに向けたサービスではないです。
使用方法としては画像・動画に対して、写っている物体の認識や顔の分析を行うことができます。
実際にマネコンからRekognitionのページにアクセスしてみます(通常はプログラム内からRekognitionのAPIを呼び出して使用するようです)。
以下がRekognitionのページです(小さかったら拡大してください)。
「デモ」ペインの「ラベル検出」を選択しています(画像①)。「結果」ペインには画像に写っている物に対しての予測(画像②)と、その予測が当たっている確率(画像③)が記載してあります。画像の白枠の部分にカーソルを合わせると、Rekognitionが何と認識しているか表示されます(画像④)。
この「ラベル検出」以外にも顔の表情認識などの機能があります。
実用例を調査したところ、メディア業界でRekognitionの顔認識による画像検索で、従来の日付ベース検索から脱却して業務効率を大幅に改善した例があるそうです。また、セキュリティ分野でも顔認証を活用した本人確認プロセスの強化事例があるそうです。
最後に
AI技術やサービスの進歩が近年凄まじいですが、AWSも例に漏れず多くのサービスを提供していることを「AWSome Day Online Conference」から学ばせていただきました。
この記事を読んでいただいた方も是非参加してみてください！