AI/[email protected] #7


AWSにおけるMLOps



AWS AI/[email protected]は、AWSが提供するAI/MLサービスの最新情報、お客様の活用事例をご紹介する、技術者向けのイベントです。第7回目はオンラインの開催とさせていただきます。ソリューションアーキテクトから、AWSにおけるMLOpsのあり方についてお話しします。機械学習プロジェクトはモデルの開発だけでなく、本番環境への適用まで、多くのプロセスがあります。モデルの学習、精度検証、デプロイ、といったそれぞれのプロセスを統合するための自動化されたインフラストラクチャによってサポートされる、MLOpsプロセス実装のベストプラクティスや ML CI/CD環境の構築についてお話しいたします。また、お客様活用事例としては、株式会社コナミデジタルエンタテインメント様、ヤフー株式会社様 におけるAmazon SageMakerの活用事例をお話しいただきます。

タイトル AWS AI/[email protected] #7 | AWSにおけるMLOps
日時 2020 年10月 15日(木) 開演:14:00 ~ 16:20 
会場 オンライン開催
参加費 無料
申込方法 お申し込みフォームに記載 (メールで Webinar アクセス用リンクが送信されます。)
※競合他社様からのお申し込みはお控えください。
※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 名ずつのお申し込みが必要となります。(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。)
対象 機械学習に関する基本的な知識を持ち、Pythonを用いたプログラミングの経験をお持ちのエンジニアの方を対象としたセッションとなります。
主催 アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社
アジェンダ
14:00~15:00「AWS で構築する MLOps 基盤 」
機械学習モデルの開発と運用においては、ソースコードに加えてデータや、学習させた機械学習モデルそのもの、システムとして活用するためのデプロイ先など、管理対象が多くなり、開発の手順が煩雑になる傾向にあります。そのような機械学習モデル開発とデプロイのプロセスにおける手間を省き、開発者がモデル開発そのものや、サービスの改善に集中するための基盤について、機械学習プロジェクトのそれぞれのフェーズで出てくる課題と解決策をご紹介します。
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 上総 虎智



15:00-15:10 Q&A|休憩

15:10-16:10 お客様活用事例

株式会社コナミデジタルエンタテインメント
制作支援本部 技術開発部 田中秀和 様
「遊戯王ニューロン」における10000種類カード認識 - 大規模データの学習パイプライン
今年6月にリリースされた遊戯王オフィシャルカードゲーム公式アプリケーション「遊戯王ニューロン」のカメラ検索機能では、物体検出・画像分類モデルを利用したカード画像認識処理を実現しております。
約10,000種類のカードを分類するための学習モデルの生成や、大量の学習データの生成・管理、また学習モデルの精度評価にAmazon SageMakerを活用し、一連のプロセスをMLワークフローとして構築しております。既存学習システムにおけるデータ・学習・運用といった課題に対し、Amazon SageMakerを軸にAWSを幅広く適用した実例やTipsを紹介いたします。

ヤフー株式会社
コマースカンパニー事業推進室データディレクター 石川貴大 様
ハイブリッドMachine Learning Pipelineによるビジネスアジリティの向上
ビジネスアジリティ向上のためオンプレミスのモデリング環境とAmazon SageMakerを組み合わせたハイブリッドMachine Learning Pipelineを構築しました。本セッションでは構築に至った背景や目的、システムの概要に加え、モデル管理におけるCI/CDの取り組みをご紹介させていただきます。

16:10-16:20 Q&A|閉会
推奨パソコン環境 視聴にあたり、以下のPC環境をご確認ください。

ブラウザ環境:
Google Chrome (most recent 2 versions)
Mozilla Firefox (most recent 2 versions)

インターネット環境:
Computer: 1 Mbps or better (broadband recommended) 

※セルフチェックが可能となっております。セルフチェックはこちら≫
※携帯からのご視聴は推奨しておりません。