この記事について

JAWS-UG CLI専門支部 #67 MachineLearning入門で実施するハンズオン用の手順書です。

前提条件

必要な権限

作業にあたっては、以下の権限を有したIAMユーザもしくはIAMロールを利用してください。

MachineLearningのフルコントロール権限

0. 準備

0.1. リージョンを指定

コマンド

export AWS_DEFAULT_REGION="eu-west-1"

0.2. 資格情報を確認

コマンド

aws configure list

インスタンスプロファイルを設定したEC2インスタンスでアクセスキーを設定せずに実行した場合、以下のようになります。

結果

      Name                    Value             Type    Location
      ----                    -----             ----    --------
   profile                <not set>             None    None
access_key     ****************GMWA         iam-role
secret_key     ****************obFC         iam-role
    region                eu-west-1              env    AWS_DEFAULT_REGION

0.3. バージョン確認

コマンド

aws --version

結果

aws-cli/1.10.66 Python/2.7.12 Linux/4.4.19-29.55.amzn1.x86_64 botocore/1.4.56

0.4. バージョンアップ（必要に応じて）

コマンド

sudo pip install -U awscli

0.5. 変数の確認

コマンド

cat << ETX

    AWS_ID: ${AWS_ID}
    ML_MODEL_ID: ${ML_MODEL_ID}
    TRAINING_DATA_SOURCE_ID: ${TRAINING_DATA_SOURCE_ID}

ETX

結果


    AWS_ID: ************
    ML_MODEL_ID: ml-model-cli-************
    TRAINING_DATA_SOURCE_ID: training-cli-************

1. 学習モデルの評価

1.1. 評価の実行

評価IDの指定

コマンド

EVAL_ID="eval-cli-${AWS_ID}-$(date +%Y%m%d%H)"

変数の確認

最初に作成したデータソースの3割を評価用データとして使用します。

コマンド

cat << ETX

    EVAL_ID: ${EVAL_ID}
    ML_MODEL_ID: ${ML_MODEL_ID}
    TRAINING_DATA_SOURCE_ID: ${TRAINING_DATA_SOURCE_ID}

ETX

結果


    EVAL_ID: eval-cli-************
    ML_MODEL_ID: ml-model-cli-************
    TRAINING_DATA_SOURCE_ID: training-cli-************

評価の作成

コマンド

aws machinelearning create-evaluation \
    --evaluation-id ${EVAL_ID} \
    --ml-model-id ${ML_MODEL_ID} \
    --evaluation-data-source-id ${TRAINING_DATA_SOURCE_ID}

結果

{
    "EvaluationId": "eval-cli-************"
}

評価の確認(1)

コマンド

aws machinelearning get-evaluation \
    --evaluation-id ${EVAL_ID}

完了前には以下のような結果になります。

結果

{
    "EvaluationDataSourceId": "training-cli-************",
    "Status": "INPROGRESS",
    "Name": "eval-cli-************",
    "InputDataLocationS3": "s3://jawsug-cli-ml-************/banking.csv",
    "EvaluationId": "eval-cli-************",
    "CreatedByIamUser": "arn:aws:iam::************:user/user01",
    "MLModelId": "ml-model-cli-************",
    "LastUpdatedAt": 1474611149.443,
    "StartedAt": 1474611106.459,
    "Message": "Current Step: EVALUATION (1/2) 0%",
    "PerformanceMetrics": {
        "Properties": {}
    },
    "CreatedAt": 1474611104.298
}

完了後には以下のような結果になります。

結果

{
    "EvaluationDataSourceId": "training-cli-************",
    "Status": "COMPLETED",
    "ComputeTime": 108000,
    "Name": "eval-cli-************",
    "InputDataLocationS3": "s3://jawsug-cli-ml-************/banking.csv",
    "EvaluationId": "eval-cli-************",
    "CreatedByIamUser": "arn:aws:iam::************:user/user01",
    "MLModelId": "ml-model-cli-************",
    "LastUpdatedAt": 1474611287.208,
    "StartedAt": 1474611106.459,
    "LogUri": "https://eml-prod-dub-emr.s3.amazonaws.com/************-ev-eval-cli/userlog/************-ev-eval-cli?AWSAccessKeyId=********************&Expires=1475216221&Signature=********************************",
    "PerformanceMetrics": {
        "Properties": {
            "BinaryAUC": "0.9395127463458541"
        }
    },
    "CreatedAt": 1474611104.298,
    "FinishedAt": 1474611287.208
}

評価の確認(2)

BinaryAUCが、評価指標です。
0から1で表現され、1に近いほど精度の高い予測が可能とされます。

Management Consoleでも確認が可能です。

評価指標については、Developers.IOを見ればいいと思うよ。

Amazon Machine Learningの評価指標まとめ

コマンド

aws machinelearning describe-evaluations

結果

{
    "Results": [
        {
            "EvaluationDataSourceId": "training-cli-************",
            "Status": "COMPLETED",
            "ComputeTime": 108000,
            "Name": "eval-cli-************",
            "InputDataLocationS3": "s3://jawsug-cli-ml-************/banking.csv",
            "EvaluationId": "eval-cli-************",
            "CreatedByIamUser": "arn:aws:iam::************:user/user01",
            "MLModelId": "ml-model-cli-************",
            "LastUpdatedAt": 1474611287.208,
            "StartedAt": 1474611106.459,
            "PerformanceMetrics": {
                "Properties": {
                    "BinaryAUC": "0.9395127463458541"
                }
            },
            "CreatedAt": 1474611104.298,
            "FinishedAt": 1474611287.208
        }
    ]
}

評価の確認(3)

Management Consoleで確認します。

ログの確認

コマンド

EVAL_LOG_URI=$(aws machinelearning get-evaluation \
    --evaluation-id ${EVAL_ID} \
    --query LogUri \
    --output text) \
    && curl ${EVAL_LOG_URI}

結果

（省略）

以上です。