先日の AWS Solution Seminar に引き続き、Sage Maker の体験ハンズオンに参加しました。前回はオフラインでしたが、今回はオンラインのハンズオンです。
初めてオンラインのハンズオンを受けましたが、社内にいながら受けられるので便利ですね。サクッと参加してサクッと業務に戻れるので、すごく参加しやすかったです。
資料
YouTube で動画が公開されています。また、資料については PDF でも配布されている1のでそちらも合わせてどうぞ。
Amazon SageMaker 体験ハンズオン - YouTube
概要
コード自体は Jupyter Notebook 形式のものが配布されたので、Sage Maker でノートブックインスタンスを立ち上げて配布されたコードを実行するだけで動かすことができました。特にコードを書くわけでもないので、詰まることもなく Sage Maker を使っての開発、学習、推論までの一連のステップを体験することができます。
上述した動画や PDF を参考にすれば各自でも出来るので、ぜひやってみてください。
今回のハンズオンでは、モデルを自前で用意する場合のハンズオンでしたが、配布コードの中にはビルトインアルゴリズムを使う場合のコードサンプルも載っているので、こちらも参考になりそうです。
ML エンジニアがいない場合、実務で一番最初に使うのは多分ビルトインアルゴリズムですからね。
感想
前回使った Forecast や Personalize もそうですが、マネージドサービスを使うことで、機械学習よくわからなくても使えるようになってきていて、非常に便利ですね。
なお、今回の Sage Maker に関しては、別のハンズオン資料2も公開されているので、機会があればこちらもやっていこうと思います。
P.S.
マネージドサービスで使えるってのはいいんですが、ただ、よくわからずに使うだけってのも面白くないので、ここ最近は Coursera の機械学習の講座をずっとやっています。
これが終わったら積んでた書籍をこなしつつ G 検定も受けて Kaggle でも上位を目指すという目論見を立てていて、今年度の残りは機械学習にスキルセットを全振りしていくつもりです。そのまま ML エンジニアになれるかは、わかりませんが。