Amazon Machine Learning(機械学習)導入ソリューション
従来のデータ分析は高度な分析ができる専門的な知識が必要とされます。
また、結果の反映も人が行うため時間も工数も必要です。
機械学習(Machine Learning)は、高度な分析を自動的に実行します。
結果も自動で反映・検証されるためデータだけで自動的に最適化することが可能になります。
Amazon Machine Learning(機械学習)導入ソリューションは、AWSが提供する機械学習サービス「Amazon Machine Learning」の事前効果検証から本番導入までをサポートするソリューションです。
Amazon Machine Learningから提供されるアルゴリズム(2017年5月時点)
| 二項分類 | 入力されたデータを2つの選択肢のどらかに分類します。 ※例：メールがスパムであるかどうかをYes/Noで分類 |
| 多項分類 | 入力されたデータを3つの選択肢のいずれかに分類します。 ※例：商品は本なのか、DVDなのか、もしくは食べ物なのかを分類 |
| 回帰分析 | 線形回帰による値の予測に利用します。 ※例：過去のデータから商品の在庫かはいくら用意すると良いかを分析 |
Amazon Machine Learningと一般的な機械学習の違い
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専門家向けの機械学習（主にオンプレミス） ■ 「高度なアルゴリズムが提供」されているが、アルゴリズムの単価が高額で 複数のアルゴリズムを検証することは難しい ■ 大量のマシンリソースが必要でコスト高 |
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一般向けの機械学習（主にSaaS型） ■ 「安価で簡単に利用できるサービス」 が多いが、自社向けにカスタマイズや チューニングが難しい |
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Amazon Machine Learning ■ 機械学習のアルゴリズムがクラウドで提供されており、PaaSとして利用可能 ■ 作成した予測モデルの評価をすぐに行うことができるため、自社のデータでの モデルの精度の確認が素早くできる |
Amazon Machine Learningの活用例
| 二項分類 | ・メールの内容や送信元からスパム判定 ・数万あるアイテムから類似アイテム・カテゴリ判定 ・訪問履歴、閲覧履歴からユーザーのプロファイル判定 |
| 多項分類 | ・閲覧情報からプロファイル推測 ・プロファイルにあわせた広告出稿 ・様々な製品のカテゴリ分け |
| 回帰分析 | ・需要予測（売上予測、仕入予測、在庫予測、価格予測、家賃予測） ・気温、天気、降水確率などの天気予測 ・広告の効果測定、市場予測 |
Amazon Machine Learningの検証情報
・Amazon Machine Learningを理解するために3つの方法で天気予測をしてみた（二項分類編）
・Amazon Machine Learningを理解するために3つの方法で天気予測をしてみた（多項分類編）
・Amazon Machine Learningを理解するために3つの方法で天気予測をしてみた（回帰分析編）
・Amazon Machine Learningを理解するために3つの方法で天気予測をしてみた（答え合わせ編）
・Amazon Machine Learningを理解するために3つの方法で天気予測をしてみた（まとめ編）
Amazon Machine Learning(機械学習)導入ソリューションの提供内容
| 提供内容 | 金額 | |
|---|---|---|
| PoC（概念検証） | ・Amazon Machine Learningの導入提案 ・データ簡易加工 ・お客様のデータを活用したAmazon Machine Learningの評価 ・結果レポート |
100万～ |
| 機械学習導入支援 | ・ML含めた他AWSサービスの全体的な設計・構築 ・ML設計・MLモデル作成・評価 ・ML構築 ・他サービスとの連携部分構築 |
別途お見積 |
| ML運用 | ・問題発生時のサポート ※ 平日日中（9-21時）の一次切り分け作業が含まれます。 ・定期的なチューニング作業 |
10万～/月 |
