Amazon AI by ナレコム Advent Calendar 2018の23日目の記事です。
Image Classification（画像分類）のサンプルであるImage-classification-lst-format-highlevel.ipynbを試してみました。
ノートブックインスタンスの作成
Amazon SageMaker->ノートブックインスタンス->ノートブックインスタンスの作成、ノートブックインスタンス名を入力し、新規作成します。
ステータスがInServiceになったら、Jupyterを開きます。
あとは、上から順に実行していきます。
前処理
1．IAMロールとS3バケットの設定
2．イメージの取得
3．データの準備
4．lstの例を表示
5．データをS3にアップロード
6．RecordIO fileに変換する
学習
1．SageMaker Estimatorの作成
2．パイパーパラメータの設定
3．データタイプとチャンネルの設定
4．学習
推論
1．モデルをデプロイ
2．テスト画像のダウンロード
3．推論を実行
75%の確率でbathtubと判別されました。
4．エンドポイントの削除
まとめ
Caltech256データセットを用いて、Image Classificationを行いました。
他のデータセットでもやってみたいと思います。