第5回 Amazon SageMaker 事例祭り
2019 年 5 月 21 日(火)
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第5回目となったAmazon SageMaker事例祭りは、第4回と同じく、Amazon SageMakerとGround Truthを中心にご紹介いたします。Amazon SageMakerは、データサイエンティストやエンジニアが機械学習を行う上での効率を改善し、機械学習にとって重要なイテレーションの負荷を低減しています。
2018年5月より、東京リージョンでサービス提供が開始され、日本のお客様による検討、導入が進んでいます。2018年12月には、Amazon SageMaker Ground Truthがリリースされ、データセットのアノテーションを容易にすることが可能になりました。
本セミナーでは、当該サービスの最新情報や技術情報、活用事例を提供するとともに、実際に導入頂いたお客様による「体験談」をお話しいただきます。
日時 |
2019 年 5 月 21 日(火 ) 開場: 13:15 開演: 13:45 ~17:30 |
開催場所 |
〒141-0021 東京都品川区上大崎3-1-1
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参加費 |
無料 |
定員 |
140 名 ※お申込み多数の場合は抽選となる可能性がありますので、予めご了承ください。 |
申し込み終了 |
5 月 20 日(月) 18:00 まで |
アジェンダ
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※アジェンダは変更になる可能性がございます。予めご了承ください。
※前半の2セッションは、第4回Amazon SageMaker事例祭りと同様になります。ご注意ください。 13:45~14:30 Amazon SageMaker の基礎 アマゾン ウェブサービス ジャパン株式会社
ソリューションアーキテクト 宇都宮 聖子 AWS の機械学習マネージドサービスである Amazon SageMaker の基礎について紹介します。はじめに機械学習における課題について解説し、課題に対するソリューションとして、Amazon SageMaker のコンセプトを説明します。また、Amazon SageMaker による機械学習の進め方や、機械学習において重要な開発・学習・推論に対する機能を紹介します。 アマゾン ウェブサービス ジャパン株式会社
ソリューションアーキテクト 志村 誠 機械学習・深層学習モデルの構築には学習用のデータが不可欠です。特に、独自のデータを用いた教師あり学習を行うためにはアノテーション、すなわち教師データを作成するためのラベル付け作業が必要です。本講演では SageMaker Ground Truth の概要と、これを用いたアノテーションの手順を、デモを交えてご紹介します。 15:15~15:45
休憩 15:45~17:15
Amazon SageMaker 事例発表 - 株式会社Agoop 吉田 雄大 様 「MLプロジェクトへのSageMaker導入における活用事例と勘所」 以前から検討していた機械学習プロジェクトでのSageMakerの利用を昨年から本格的に始めました。SageMakerの各種機能を用いることで、機械学習プロジェクトの開発効率は格段に上がります。 本講演では弊社での活用事例を元に、SageMakerの導入で苦労したポイントや、実際に活用に至るまでの取り組み、今後の課題についてお話しします。 資料ダウンロードはこちら>>
- 株式会社ぐるなび プラットフォームセクション データインテグレーショングループ 長谷川 正彦 様 「Ground TruthとSageMakerで行う飲食店メニュー画像分類について」 資料ダウンロードはこちら>>
- 株式会社アプトポッド データサイエンティスト 南波寛直 様 「小規模データサイエンスチームを支えるSageMaker Ground Truth」 お客様ごとに性質の異なるデータに対し、限られた社内リソースで効率的・安定的にアノテーションを行うために、Amazon SageMaker Groud Truthの利用を始めました。「データのラベル付けの自動化」機能と「社内チームによるラベル付け」機能を中心に、実際の活用方法をご紹介します。 |
対象 | 機械学習の基本的な知識を前提といたします。 |
お申し込みについて | 本ページ右側のフォームよりお申し込みください。 ※複数名のご参加を予定されている場合でも、お手数ですが 1 名ずつのお申込が必要となります。 ※お申込みには、おひとり様につき1つのメールアドレスが必要となります。 |
主催 | アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社 |
本セミナーのお申し込み受付は終了いたしました。