この記事は株式会社ナレッジコミュニケーションが運営する Amazon AI by ナレコム Advent Calendar 2019 の5日目にあたる記事になります。
はじめに
毎年11月下旬~12月上旬に開催されるAWSのカンファレンス re:Invent の中で、年々AI系のサービスのアップデートの数が増えてきています。
この記事では re:Invent2019 の中でAI/ML系のサービスのみに着目してAWSの成長を見ていければと思います。
昨年のre:Inventの発表と表の見方
去年も同様の記事を作成しております。
マッピングは以下の方針で行っています。
- 上方向 : ビジョナリーなサービス
- DeepRacerなどが代表的だと考えています
- 下方向 : すぐに実践投入が可能なもの
- 最新インスタンスタイプなど、すぐ変更や代替ができるもの
- 右方向 : マネージドですぐに利用ができるサービス
- Forecast などAPIで利用可能なもの
- 左方向 : インフラやハードウェアよりのもの
- EC2インスタンスやDeepLensなどのデバイス寄りの製品
なおサービスがGAされていない、東京リージョンでは提供されていないといったことは考慮していません。
これを見る限り昨年はAPI系のサービスの拡充並びにハードウェア系の領域のアップデートが多かった印象ですね。中にはDeepRacerといった、かなり攻めたものもあった印象です。
re:Innvent2019 のAmazon AI関連の情報のマッピング
SageMakerをプラットフォームの中心にAIの運用/最適化がよりマネージドな形でされていっている印象を受けますね!
ほぼSageMakerのアップデート祭りというのが今年のre:Inventだったのではないでしょうか。
マネージドサービス
- Amazon Braket (Preview)
- Amazon Transcrive Medical
- Amazon Transcribeの新しい認識機能
- 医療分野でのディクテーションサービス
- https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2019/12/aws-announces-amazon-transcribe-medical-medical-speech-recognition/
プラットフォーム
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Amazon SageMaker Operator for Kubernetes
- Kubernetesのユーザが学習・チューニング等可能にするツール
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Amazon SageMaker Studio
- SageMakerベースのフルマネージド統合開発環境 (IDE)
- ノートブックのスナップショットへのリンクを共有可能
- https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2019/12/introducing-amazon-sagemaker-studio-the-first-integrated-development-environment-ide-for-machine-learning/
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Amazon SageMaker Notebooks (Preview)
- 即時開始でき、共有可能なノートブック
- コラボレーション開発可能なフルマネージドNotebook
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Amazon SageMaker Processing
- Amazon SageMaker Processing ? フルマネージドなデータ加工とモデル評価
- https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/amazon-sagemaker-processin-fully-managed-data-processing-and-model-evaluation/
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Amazon SageMaker Debugger
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Amazon SageMaker Model Monitor
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Amazon SageMaker Autopilot
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Amazon Fraud Detector
- 機械学習により、不正検出をリアムタイムに実行
- S3にトレーニングデータを入れ、自動的にモデル作成
- https://aws.amazon.com/jp/fraud-detector/
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Amazon CodeGuru
- 自動コードレビューとパフォーマンスプロファイリングのための機械学習サービス
- 問題特定のためのレコメンドの提供
- https://aws.amazon.com/jp/codeguru/
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Contact Lens for Amazon Connect
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Amazon Kendra (Preview)
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Amazon Augmented AI(A2I)
##ハードウェア/インフラ
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DeepComposer
- https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2019/12/introducing-aws-deepcomposer/
- 専用キーボードを利用し数秒でオリジナル曲を作曲可能
- サンプルコードやトレーニングデータがあり、コード記述不要でモデル構築可能
- 音源に対し、ポップ、ロック、ジャズなど編曲が可能
- ※マネージド寄りな気もしますが、、ハードがあるのでこちらに
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AWS DeepRacer の拡張機能
- コンソール上で仮想カメラにステレオカメラとLIDARセンサーを追加可能
- LIDARセンサーは連続スキャンレーザーを使用し、後続車両が高速で接近しているかどうかに関するデータを取得
- https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2019/12/aws-deepracer-expands-participate-learn-win/
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Inf1 EC2 Instances
- AWS Inferentia チップを搭載した高パフォーマンスEC2インスタンス
- G4インスタンスの3倍のスループット、パフォーマンスベースで40%の費用削減
- マシンラーニング向きのインスタンス
- https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2019/12/introducing-amazon-ec2-inf1-instances-high-performance-and-the-lowest-cost-machine-learning-inference-in-the-cloud/
まとめ
AIループやフライホイールデータといった構想がAmazon SageMakerを起点に一気に進めていきそうですね。
ますますこれらのサービスをどう使ってなにを実現していくかが、これからの時代の肝になっていきそうです。
マッピングについてはあくまで個人の感覚知なのでざくっとどんな傾向かだけでも把握してもらえれば嬉しいです!