自動運転ミニカー、AIチップなど、AWS re:Invent 2018における機械学習／AI関連の発表まとめ：AWS re:Invent 2018発表まとめ（1）（1/2 ページ）

　AWS re:Invent 2018では、機械学習／AI関連の発表が2017年に比べ、大幅に増加した。内容も、実際に機械学習／AIに取り組んでいる人々が実際に直面する課題に対応した、ステップ2の取り組みとも形容できるものが増えた。以下では、個々のトピックについてはできるだけ簡潔な説明にとどめ、発表内容を網羅する。

Amazonのノウハウを生かした「Amazon Personalize」「Amazon Forecast」など

　まず、コーディングなしに機械学習／AIが使えるAPIサービスとして、「Amazon Textract」「Amazon Personalize」「Amazon Forecast」が発表された。Amazon PersonalizeとAmazon Forecastは、Amazon.comなどのノウハウをサービス化したものという。

「Amazon Textract」はOCR++の文字認識サービス

　Amazon Textractは光学的文字認識を高度化したサービス。デジタル文書／画像中の文字を認識し、デジタルデータに変換する。文章の行や文中の表、帳票の項目などを事前設定なしに理解するというのがポイント。AWSが主張する通りの機能を発揮するなら、特に帳票の電子化で、従来型のOCRにおける限界に悩まされてきた人たちにとっては、福音になる可能性がある。

「Amazon Personalize」でレコメンデーション

　「Amazon Personalize」は、Amazon.comがレコメンデーションエンジンで使ってきたアルゴリズムを、誰でも簡単に利用できるようにするサービスという。リアルタイムでのレコメンデーションおよびパーソナライズの用途に使える。データの事前準備やチューニングに苦労することはないという。データとしては、Amazon S3に保存された静的データの他、ストリーミングデータも扱える。例えば音楽について、「ユーザーID, 音楽ID, 評価レベル, タイムスタンプ」を項目とするデータをAmazon Personalizeに渡し、「レシピ」を選択することで、各ユーザーIDに対する音楽のレコメンデーションが得られる。

時系列予測の「Amazon Forecast」

　文字通り、時系列予測が行えるサービス。値下げや各種キャンペーンの影響を考慮した商品需要予測なども可能。データを準備し、「レシピ」を選択することで、Amazon Forecastはデータに応じた最適なアルゴリズムを適用し、結果を返せるという。予測結果は、コンソール上でグラフとして見ることもできる。

強化学習をミニカーで学べる「AWS DeepRacer」

　後述するが、機械学習パイプラインサービスの「Amazon SageMaker」では、強化学習に対応する「Amazon SageMaker RL」が登場した。これをきっかけとして、開発者が強化学習について楽しく学べるようにと開発したのが、自動運転カーの「AWS DeepRacer」だという。

DeepRacerの目的は、DeepLensに似ている

　詳しくは別記事で紹介するが、DeepRacerは靴箱ほどの大きさで、インテルCPUを搭載するミニカー。設定されているトラックを外れることなく、短時間で周回できることにチャレンジしてもらう。SageMaker RLに基づくコンソールでシミュレーターを動かし、ミニカーに与える報酬関数を調整しながら、失敗を通じてミニカーが自らを訓練できるように促す。AWSではDeepRacerのレースコンテストを開催する。

機械学習パイプラインの「Amazon SageMaker」で3つの進化

ラベル付けを人と機械で分担する「Amazon SageMaker Ground Truth」

　画像における物体の認識や分類などを機械学習で実行するには、大量のデータにラベル付け（アノテーション）を行う必要がある。このラベル付け作業を効率化するための新サービスが「Amazon SageMaker Ground Truth」。アクティブラーニングにより、同サービスが機械で行えるものと行えないものを識別。ユーザーは、機械が実行できるものについてはAmazon SageMakerに任せることになる。機械でできないものについては、AWSのクラウドソーシングサービスである「Amazon Mechanical Turk」、ユーザー側の人員、サービスベンダーのいずれに任せるかを設定できるようになっている。