Amazon SageMaker Studio Lab紹介
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機械学習の社会実装勉強会第8回の発表で利用した資料です。 https://machine-learning-workshop.connpass.com/event/238053/
![SSII2022 [OS3-02] Federated Learningの基礎と応用](https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/ssii2022-os3-02-220607020834-2b5f93ff-thumbnail.jpg?width=560&fit=bounds)
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Amazon SageMaker Studio Lab紹介
- 1. Amazon SageMaker Studio Lab紹介 AWS アカウント、クレジットカード、クラウド知識不要
- 2. 自己紹介 ● 名前: 西岡 賢一郎 ○ Twitter: @ken_nishi ○ note: 西岡賢一郎@研究者から経営者へ (https://note.com/kenichiro) ○ YouTube: 【経営xデータサイエンスx開発】西岡 賢一郎のチャンネル (https://www.youtube.com/channel/UCpiskjqLv1AJg64jFCQIyBg) ● 経歴 ○ 東京大学で位置予測アルゴリズムを研究し博士 (学術) を取得 ○ 東京大学の博士課程在学中にデータサイエンスをもとにしたサービスを提供する株式会社ト ライディアを設立 ○ トライディアを別のIT会社に売却し、CTOとして3年半務め、2021年10月末にCTOを退職 ○ CDPのスタートアップと株式会社データインフォームドの2つに所属 ○ 自社および他社のプロダクト開発チーム・データサイエンスチームの立ち上げ経験
- 3. 今回のお話 ● Amazon SageMakerが提供するサービス ● Amazon SageMaker Studio Labとは ● Amazon SageMaker Studio Labデモ
- 4. Amazon SageMakerが提供するサービス ● Amazon SageMaker が主要な機械学習フレームワーク、ツールキット、お よびプログラミング言語をサポート ● SageMaker ~ というサービスが大量に存在 ○ Amazon SageMaker Studio ○ Amazon SageMaker Canvas ○ Amazon SageMaker Data Wrangler ○ Amazon SageMaker Autopilot ○ Amazon SageMaker Stdudio Lab ○ ・・・ Amazon SageMaker 〇〇 多すぎ
- 5. Amazon SageMaker StudioとCanvasの違い ● Studioは複雑な操作が可能で、普段からコードを書いているエンジニア向けのソフトウェア ● 一方、Canvasはできることが少ないが、簡単に機械学習を実行できる Studio ● メニューが多く複雑 ● プロフェッショナル向け Canvas ● メニューが少なくシンプル ● 非エンジニア向け
- 6. Amazon SageMaker Canvas Amazon SageMaker Canvasについては過去動画参照 ● 動画: https://www.youtube.com/watch?v=08t95pB6DRQ ● 資料: https://www.slideshare.net/KenichiroNishioka/amazon-sagemaker-canvas-251074317
- 7. Amazon SageMakerのハードルの高さ Amazon SageMakerを試したいときの悩み ● AWSのIAMなどの設定 → AWSの知識が必要 ● AWSへクレジットカードを登録し、使用量分請求される → ちょっと試した いだけなのに多額の請求をされる不安 環境設定が難しい クラウドはお金がかかる
- 8. Amazon SageMaker Studio Lab ● 無料ですぐ試せる → Amazon SageMakerのハードルを大きく下げた ● 2021/12にパブリックプレビュー ● Jupyter Labベース (次のスライドで説明) ● 機械学習に不要なものを排除 ○ AWS アカウント ○ クレジットカード ○ クラウド設定の知識 ● AWS コンピューティングリソースに無料でアクセス ● GPUの利用も可能で、インスタンスの切り替えも簡単 ● 大規模な演算でなければ十分な稼働時間 ○ CPUのみ: 12時間 ○ CPU + GPU: 4時間
- 9. Jupyter Labとは ● https://jupyter.org/ ● 次世代のnotebookインターフェース ● ウェブベースの対話型開発環境 ● インストール & 実行 → Amazon SageMaker Stduio labではすでに用意されている pip install jupyterlab jupyter-lab 出典: Project Jupyter https://jupyter.org/
- 10. Amazon SageMaker Stduio Lab デモ ● https://studiolab.sagemaker.aws/ ● Request accountをする ● 数日するとAmazonから承認され、アカウントを作成できるようになる アカウントをリクエスト 承認メールを受け取る
Editor's Notes
- #3: こちらが私の自己紹介です。 もともと大学院で位置情報のデータを用いた機械学習の研究をしており、博士課程の途中でデータサイエンスのスタートアップを立ち上げました。 そのスタートアップを2018年に売却し、売却先でCTOとして3年半ほど務め、昨年10月にその会社を退職しました。 今までは、プロダクト開発チームやデータサイエンスチームの立ち上げなどをやってきています。