アマゾンウェブサービスのセミナーに参加してきました!

人工知能って進んでる!生活や仕事にも関わりが深いんです!!

2021年2月24日

アマゾンウェブサービス(以下AWS)のウェビナーに参加させていただきました!

AWS INNOVATE AI/ML EDITION

今回参加させていただいたのは

  • T1 オープニングセッション AWS の機械学習への取り組みと AI サービス総復習
  • T2 招待講演 やさしくまなぶ深層学習
  • T3 フロントエンド セッション画像やテキストを分析して何ができる? ~認識系 AI でできること~
  • T4 データサイエンティスト&アナリスト セッション Amazon SageMaker ではじめる機械学習
  • T6 業種別 (金融、流通・小売、製造) セッション金融機関の AI 活用:ビジネスリーダーが押さえておくべきポイント
  • T5 ビジネスリーダーズ セッションAI / 機械学習をビジネスに活用するための道標

の6つのセクション

そもそもAIとは?

人工知能(じんこうちのう、英: artificial intelligence、AI〈エーアイ〉)とは、「『計算(computation)』という概念と『コンピュータ(computer)』という道具を用いて『知能』を研究する計算機科学(computer science)の一分野」を指す語。

Wikipediaより

今更AIのことをわたしが言うまでもありませんが、人工知能AIを使って、Amazonなどのサイトは顧客の購買データや興味のある分野を学習して、オススメの提案や販売促進のご案内などに活用しています。(これを買った人にオススメの商品はこれ!のようなもの)

AmazonはAIや次に出てくるMLなどを活用して、ただの「通販サイト」だけではなく、業務をシステム化してリアルをデジタルに置き換え、ウェブ上で完結できるサービスを開発し、Amazon go などの無人化に代表される「次の時代の体験」を体系化しようとしているのです(なんだか難しいですね…)

で、詳細な説明は専門のサイトにお任せしますが、今回のウェビナーに参加した目的はML(machine learning)についての知識を得たかったからです。

MLとは?

機械学習 (ML) は、一般にパターン認識や学習に使用されるいくつかのベイジアン技術に適用される名前です。機械学習の中核を成すのは、記録されたデータに基づく学習や予測、不確実性の下での所定の効用関数の最適化、データからの隠れた構造の抽出、および簡潔な表現へのデータの分類が可能なアルゴリズムの集合です。

AWS公式サイトより

うーむ、、、さらに難しくなってきましたが

AIに学習させてより賢くさせること、と言う感じでしょうか(合ってますかね?)

MLについては、こちらも詳しく解説しているのでご覧ください↓

人工知能(AI)の下位カテゴリである機械学習(ML)は、コンピュータにデータのパターンや構造を分析、解釈させ、人間が介在せずに学習、推論、判断できるようにすることに重点が置かれた計算科学分野です。わかりやすく言えば、機械学習を使用すれば、コンピュータ アルゴリズムに大量のデータを供給し、入力データのみに基づいて、コンピュータに分析させ、Data Drivenな推奨や決定を行わせることができます。修正されたデータが見つかれば、アルゴリズムはその情報を組み込んで、判断の精度を向上します。

NetAPP公式サイトより

どんな人が活用できるの?

AWS公式サイトより:https://aws.amazon.com/jp/solutions/case-studies-jp/?hp=tile&tile=customerstories

Amazonの提供するAI/MLサービスは、大企業だけが活用するものかと思っていましたが(実際に導入企業は超優良の大企業ばかりですが…)

この考え方は、今後の私たちの生活に密接に関わってきますので、中小企業や個人事業主も積極的に活用できるものだと思います。

とくにこれからはモバイルアプリの開発や、ウェブコンテンツの制作配信の分野が、いま以上に需要が増えると思いますので、活用していきたいですね。

ウェビナー内容を振り返り

すべてを公開はできませんが、本日学ばせていただいたことを、復習も兼ねて掲載しますね

Amazon polly 

深層学習を利用して文章をリアルな音声へ変換

[blogcard url=”https://aws.amazon.com/jp/polly/”]

Amazon Transcribe

音声をテキストに自動的に変換

[blogcard url=”https://aws.amazon.com/jp/transcribe/”]

Amazon Translate

なめらかで正確な機械翻訳

[blogcard url=”https://aws.amazon.com/jp/translate/”]

AWS Cost Anomaly Detection

自動化されたコスト異常検出と根本原因分析

[blogcard url=”https://aws.amazon.com/jp/aws-cost-management/aws-cost-anomaly-detection/”]

Amazon Cloud Watch

AWS とオンプレミスにおける AWS のリソースとアプリケーションのオブザーバビリティ

[blogcard url=”https://aws.amazon.com/jp/cloudwatch/”]

Amazon sage maker

すべてのデータサイエンティストとデベロッパーのための機械学習

[blogcard url=”https://aws.amazon.com/jp/sagemaker/”]

まとめ

上にあげたAmazonのサービスは無料で使用できるものがたくさんあります

ご自身のビジネス、クライアント様のビジネスにお役に立てそうなものが多くあると思いますので

これらの仕組みを使って、よりよいサービスの提供と新しいチャレンジそして今後のAI/MLへの学びにして頂ければと思います

ウェビナー参加してAWSからクーポンが届くようなので、それを活用してぼくも知識を広げていきます^ ^