2015/4/27 Tech-Circle#5 @tominaga443

Amazon Machine Learning Tutorial

Introduce

冨永 善視 (とみなが よしみ)

Twitter @tominaga443

業務

クラウド関連のR&D

http://cloudconductor.org/

OpenStack, Docker, Consul

鋭意勉強中ですのでお手柔らかにお願いします

Public Cloud Services

Machine Learning as a Service

Amazon Machine Learning

Amazon Machine Learning

Amazon社内で使用されてきたテクノロジー

2015/4/9 サービス開始

現在はUS East(N. Virginia)リージョンのみ

データはS3, Redshift, RDS(MySQL)から投入

CloudWatchで予測実行件数をモニタリング

Available Tasks

binary classification（二項分類）

– 手法：ロジスティック回帰

– 用途：メールのフィルタリング

multiclass classification（多クラス分類）

– 手法：多クラスロジスティック回帰

– 用途：映画のジャンル判定

regression（数値予測）

– 手法：線形回帰

– 用途：商品の売上予測

Key Concepts

Datasources

– 学習・評価に使うデータ

ML Models

– 学習データを使って作成したモデル

Evaluations

– モデルの評価結果

Predictions

– 本番データの予測結果

Tutorial

サンプルデータ

– 金融機関の定期預金キャンペーンに関するデータ

– 顧客情報、経済指標など

– 顧客が定期預金を契約するかしないかを予測

手順

– データの投入

– 学習データと評価データに分ける

– モデルの作成

– モデルの評価

Demo

Tutorial手順

– http://docs.aws.amazon.com/machine-

learning/latest/dg/tutorial.html

AWSにログインしてAmazon Machine Learningを選択

Create new Datasource & ML Modelを選択

DatasourceはS3のサンプルデータのURLを入力

Target（予測対象）は21列目の y を指定

後はガイドに従って進んでいけばモデルを作成できる

Demo

Datasourceとモデルが作成される

Demo

モデルの評価結果

Demo

閾値チューニング後のモデル

Conclusion

機械学習を簡単に試してみたい人にはおすすめ

モデルの閾値を簡単に調整できる

機械学習サービスとしてはまだまだ物足りない

– 学習アルゴリズム

– 前処理機能

– 実行速度

More Information

今回の内容をQiitaにまとめました

– Amazon Machine Learningのサンプルをちょっとチューニ

ングしてみる

– http://qiita.com/tominaga443/items/7c91ab873b25784

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ご興味がある方はぜひご覧ください

THANK YOU