AWS AI/[email protected] #9


機械学習モデルの可視化、説明可能性とMLセキュリティ



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9回目は、2020年最終のイベントとなります。今回は、AI/MLを実導入する際に課題となることが多い、モデルの可視化/説明可能性/セキュリティに関してお話しいたします

タイトル AWS AI/[email protected] #9 - 機械学習モデルの可視化、説明可能性とMLセキュリティ
日時 2020 年 12 月 17 日(木曜) 開演: 14:00 ~ 16:30  
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 AWS にご興味をお持ちのエンドユーザーの皆様
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
14:00~14:30 「Amazon SageMakerによる機械学習モデルの可視化と説明可能性」
機械学習モデルを作成する場合、様々なアルゴリズムを試したり学習パラメータを調整する必要があります。その際、学習時のメトリクスの推移や、学習後のモデルの特性を把握することが重要です。また、ビジネスケースによっては予測モデルに影響を与える変数を把握する必要もあります。このセッションでは、Amazon SageMakerを使って学習状況を監視・可視化する方法や、SHAPのようにモデルの予測結果を説明する方法について解説します。
アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社 機械学習ソリューションアーキテクト 卜部 達也

14:30~15:00 「AWS の AI/ML サービスにおけるセキュリティ」
AWS の AI/ML サービスの利用を検討しているお客様の中には、セキュリティ確保やコンプライアンス準拠の実現が利用のブロッカーとなっている場合があります。このセッションでは、AI/ML サービス上でそれらを実現するための軸となる考え方を紹介します。また Amazon SageMaker を例に取り、構築・運用する際の注意点も解説します。セッションを聞き、実現に向けて意識すべきポイントや調査のとっかかりが掴めれば幸いです。
アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社 機械学習ソリューションアーキテクト 辻 陽平

15:00~15:10 休憩

15:10~15:40 お客様セッション

東日本旅客鉄道株式会社
技術イノベーション推進本部 エンジニア 小山賢太郎 様
「画像認識を活用したPoC環境構築事例」
実ビジネスへ技術を適用するために、どのように課題を見つけ、技術テーマに落とし込み、パートナーと協業して導入までたどり着いたのか、プロジェクトのプロセスや苦労、工夫をご紹介いたします。

15:40~16:00 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。