Amazon ML

AI用語集

AI用語集ではAIに関する用語を中心に
まとめています。
初めて聞く用語や、インターネットを使っていて
わからないことがあったときにお役立てください。

Amazon ML

Amazon ML(Machine Learning)は、Amazonが提供する機械学習のプラットフォームです。
Amazon MLはAWSのストレージサービスAmazon S3や、データベースAmazon RDSのデータを活用して、非常に簡単にモデルを作成することが可能となります。

Amazon MLの特徴

Amazon MLは、Amazon AWSと非常に密接な関係を持っています。
Amazon MLはAWSの顧客がAWS上に持っているデータをそのまま活用して、しかも、コードを一切書かずにGUIだけで機械学習を実現することが可能となっています。

Amazon MLで実施することが可能な機械学習は、いわゆる「教師あり学習」で、データに対して回答が必要です。データに回答がない「教師なし学習」には対応していません。

評価可能なモデルは次の通りです。

二項分類(Binary Classification)
Yes or Noのような2つの値のどちらに属するかを判断します。このメールはスパムかそうでないか、この動物は犬か犬でないかなどの判断を行います。ロジスティック回帰と呼ばれるアルゴリズムによって行われます。

多項分類(Multiclass Classification)
この果物は、リンゴかオレンジかブドウか?など、3つ以上の複数の選択肢から選択を行うもので、商品がどのカテゴリーの属すのかの判断や、ユーザーがどのカテゴリーを好むかの予測を行います。
ロジスティック回帰の拡張である多項ロジスティック回帰というアルゴリズムを用います。

回帰分析(Regression)
明日の気温は何度?明日の降水確率は?など、過去のデータを元に予測を行います。
線形回帰と呼ばれるアルゴリズムは与えられたデータの回答に一番近い関数曲線を作成し、それをもちいて予測を行います。

Amazon MLは投入されたデータの70%を、学習のために使います。そして、残りの30%で自分が作成したモデルがどの程度正しいかの確認を行います。この確認の結果を用いて学習のチューニングを行います。

Amazon MLとライバルの比較

・Amazon ML
Amazon MLは最も簡単に機械学習を実施することのできるプラットフォームです。
特別な知識もプログラミングもなく機械学習が可能ですが、固定の1つのアルゴリズムのみ利用可能で、内部アルゴリズムの構造は公開されていません。

・Google Prediction API
開発者向けのプラットフォームでUIを持っていないが、複数のアルゴリズムを持ち、「Google Cloud Storage」、「BigQuery」の他にGoogleスプレッドシートからもデータを投入することが可能

・Microsoft Azure ML
Machine Learning Studioのグラフィカルインターフェースで高度な機械学習の設定を行うことが可能。APIの操作も可能で、RやPythonによるプログラミングも可能

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