【AWSとAIの基礎#4】SageMakerによる機械学習
Summary
TLDRこのビデオスクリプトでは、AWSのサービスである「政治メーカー」を使用した機械学習の概要について解説しています。スクリプトでは、まず「政治メーカー」の基本的な使い方から、ノートブックインスタンスの作成方法、画像認識の実行、S3との連携方法について詳細に説明しています。最後に、サービスの消去方法についても触れています。このスクリプトは、AWSを活用したデータサイエンスや機械学習の基礎を学ぶ初心者にとって、非常に役立つガイドラインとなるでしょう。
Takeaways
- 😀 政治メーカーは機械学習に使用できるAWSのサービスの一つであり、特にJupyter LabやJupyter Notebookを利用できる機能を提供している。
- 🛠️ シリーズの最初の動画で紹介された通り、政治メーカーはネットワーク経由で計算資源を利用し、サーバーとして機能する。
- 💰 政治メーカーとS3を利用する際には、お金がかかることがあるが、その額は高くないと思われ、試すだけでもかかるコストは最小限に抑えられる。
- 🔍 画像認識のデモンストレーションとして、政治メーカーを使って実際に画像を保存したり消去したりすることができる。
- 📚 データサイエンス研究所では、政治メーカーの概要からノートブックインスタンスの作成、画像認識、S3との連携まで解説している。
- 🖥️ AWSのマネジメントコンソールから政治メーカーにアクセスし、ノートブックインスタンスを作成することができる。
- 🔑 アクセス許可の設定で、IAMロールを作成し、S3バケットへのアクセスを許可する必要がある。
- 📁 S3バケットを作成し、政治メーカーからアクセスしやすいようにバケット名に政治メーカーという名前を含める。
- 🔄 画像認識のコードはGitHubから取得し、Jupyter Notebookで実行することで画像認識が可能になる。
- 📝 Jupyter Labで利用可能なカーネルを選択し、画像認識のコードを実行することで、画像の分析が可能になる。
- 🗑️ 最後に、使用したサービスを適切に消去することで、不要なコストを回避することができる。
Q & A
デタサイエンス研究所で紹介されている「政治メーカー」とは何ですか?
-「政治メーカー」とはAWS(アマゾンウェブサービス)のサービスの一つで、機械学習を活用するための環境を提供しています。特に、JupyterLabやJupyterNotebookを使用することができます。
AWSの「政治メーカー」で何ができるようになりますか?
-AWSの「政治メーカー」では、機械学習のモデルを作成し、トレーニング、評価、デプロイを行うことができます。また、S3との連携を通じて、データの保存や読み込み、削除を行うことも可能です。
ノートブックインスタンスを作成する際の注意点は何ですか?
-ノートブックインスタンスを作成する際には、アクセス許可や暗号化の設定を適切に行う必要があります。特に、IAMロールを作成し、S3バケットへのアクセス権限を設定することが必要です。
S3バケットとは何で、政治メーカーとどのように連携しますか?
-S3バケットはAWSでオブジェクトストレージを提供するサービスで、大量のデータを保存することができます。政治メーカーとS3バケットを連携させることで、機械学習で使用するデータの保存や管理が行えます。
画像認識を行う際に使用するカーネルとは何ですか?
-画像認識を行う際には、TensorFlowやKerasなどの機械学習フレームワークがインストールされたカーネルを使用することができます。これにより、画像データの分析やモデルのトレーニングが可能になります。
GitHubからコードを取得するにはどうすればよいですか?
-GitHubからコードを取得するには、まずそのコードのURLをコピーし、JupyterLabの「Git Clone」機能を使ってそのURLを貼り付けてクローンします。
画像認識のコードを実行するにはどうしたらよいですか?
-画像認識のコードを実行するには、まずGitHubからコードをダウンロードし、適切なカーネルでJupyterNotebookを開いて、セルを上から順に実行していく必要があります。
S3バケットに画像を保存するにはどうしたらよいですか?
-S3バケットに画像を保存するには、まずS3バケットを作成し、政治メーカーのコードにバケット名を指定して、アップロードするパスと保存するパスを設定して、アップロードコマンドを実行します。
S3バケットから画像をダウンロードし、削除するにはどうしたらよいですか?
-S3バケットから画像をダウンロードするには、ダウンロードするファイルのパスを指定してダウンロードコマンドを実行します。削除する場合は、削除するオブジェクトのパスを指定して削除コマンドを実行します。
サービスを終了する際にはどのような手順が必要ですか?
-サービスを終了する際には、まずS3バケット内のオブジェクトを削除し、バケット自体を削除します。次に政治メーカーのインスタンスを停止し、インスタンスを削除することで料金の発生を防ぎます。
このデモで使用された画像認識のコードはどこで確認できますか?
-このデモで使用された画像認識のコードは、デモの作成者がGitHubにアップロードしているページで確認することができます。URLをコピーしてアクセスすれば、コードを確認またはダウンロードできます。
Outlines
😀 AWSの機械学習サービス「政治メーカー」の概要と使い方
この段落では、デタサイエンス研究所がAWSのサービスの一つである政治メーカーについて解説しています。政治メーカーは、機械学習を利用するためのサービスで、特にジュピターラボやジュピターノートブックを開くことができる機能があります。このサービスを利用するには、AWSのマネージメントコンソールからノートブックインスタンスを作成し、アクセス許可や暗号化の設定を行う必要があります。また、S3との連携を行い、画像認識などの機械学習タスクを実行することができますが、注意深く利用する必要がある点についても触れています。
😉 画像認識を活用したS3との連携方法
第二段落では、政治メーカーを用いた画像認識の実行方法とS3との連携について説明しています。まず、政治メーカーのノートブックインスタンスを作成し、以前の解説で使用したコードを再利用して画像認識タスクを実行します。次に、S3にバケットを作成し、政治メーカーからアクセスできるようにIAMロールを設定します。画像をS3に保存したり、ダウンロードしたり、削除したりする方法についても詳しく説明されています。最後に、サービスの消去方法についても触れ、料金に関する注意点を示唆しています。
Mindmap
Keywords
💡デタサイエンス研究所
💡機械学習
💡AWS
💡政治メーカー
💡ジュピターノートブック
💡S3
💡画像認識
💡IAMロール
💡ノートブックインスタンス
💡Gitリポジトリ
💡S3バケット
Highlights
デタサイエンス研究所がAWSのサービスである政治メーカーの解説を行います。
政治メーカーは、ジュピターラボやジュピターノートブックを使用できるサービスです。
AWSのマネージメントコンソールから政治メーカーにアクセスし、ノートブックインスタンスを作成できます。
政治メーカーとS3の連携を使用して、画像認識を実行します。
S3バケットへのアクセスに使用するIAMロールを作成し、指定する必要があります。
ジュピターラボで利用可能なカーネルを選択して、機械学習のタスクを実行できます。
以前の画像認識のシリーズのコードを再利用して、政治メーカーで画像認識を実行します。
GitHubからコードをクローンし、ジュピターラボで実行することで画像認識が可能になります。
S3バケットを作成し、政治メーカーとの連携を設定します。
S3バケットに画像を保存し、政治メーカーからアクセスできるようにします。
政治メーカーで画像をダウンロードし、S3からローカルに保存することができます。
政治メーカーを使用してS3バケット内の画像を削除する方法も学びます。
サービスの使用後には、作成したリソースを適切に消去することが重要です。
デタサイエンス研究所では、政治メーカーによる機械学習の概要から実際の操作まで学びます。
政治メーカーとS3の連携を通じて、画像の保存、読み込み、消去が実行可能です。
チャンネル登録や高評価、コメントを通じて、デタサイエンス研究所のコンテンツをサポートしてください。
Transcripts
ようこそデタサイエンス研究所へはい今回
はですね政治メーカーによる機械学習に
ついて解説していきたいと思いますはい
えっと今回は実際にAWSのサービスの1
つである政治メーカーですねまジュピター
ラボとかジュピターノートブックを開く
ことができるサービスについて解説して
いきますはいえっとま実際にあのいじって
いきますAWSを使ってで今回の流れは
こんな感じですね政治メーカーの概要
ノートブックインスタンスの作成
ノートブックで画像認識でS3と連携に
ついて解説していきと思い
ますデータサイエンス研究所はいそれでは
まず政治メーカーの概要なんですけどま
1番最初の動画でもまこのシリーズですね
このシリーズの1番最初の動画でも話した
通り政治メーカーはまジュピターラボとか
ジュピターノートブックが使えるあの
サービスになってますまネットワークを
経由してですねま計算資源はもちろん
こっちのサーバーになりますであのこれ
注意点なんですけど今回セジメーカーとS
3使ってやっていくんですけどあのまお金
がかかってしまいます多少をまそんな高く
はないんですけどこれ試すだけでも
ちょっとお金かかっちゃうのでまあのこれ
見るだけでも大丈夫ですまあのかかるって
言っても大してかかんないと思うのでま
実際に試してもいいんですけどまあの見て
あそんなことができるんだってあの納得
するだけでもいいと思いますで実際に政治
メーカーとS3連携させますま画像をあれ
ですね保存したりま消去したりみたいな
こともやりますであれですねま分析とか
色々できるんですけど今回は画像認識です
ね政治メーカーを使って画像の認識やって
いきますはいそれではノートブック
インスタンスの作成なんですけどまこの
マネージメントコンソールですねAWSの
マネージメントコンソール行ってここの
検索で政治メーカー検索するとま
Amazon政治メーカーって出るのでま
押してもらってそうするとこういう画面に
なりますとでここの左の部分ですね左の
部分にノートブックっていうのがあるので
そこのですねノートブックのノートブック
インスタンスクリックしてもらうとこんな
感じで出てきますでノートブック
インスタンスの作成のボタン押してもらう
とま作成してくんですできるんですけどま
まずタイトル適当に入れますでま他は
デフォルトでいいんですけどま下の方に
行くとですねまこれアクセス許可と暗号化
っていうのがあってIamロールっていう
まサービスからサービスにアクセスする時
に使うアですねこれをま新しく作成でき
ますとで作成する時にこれですねあのS3
バケットあ2のS3バケットとか特定のS
3バケットとかなしとかまなんかS3の
バケットにそのアクセスできるロールを
作成できますとこここでは2のS3
バケットにしておきますなんかこんな感じ
で色々出てきてま名前に政治メーカーが
含まれる2のS3バケットとかにマクス
できるようになりますこれででロールを
作成してそれを指定してくださいでもう
これ設定できたらそのままノートブック
インスタンス作成してもらうとこんな感じ
になりますはいペンディング中ですねで
作成してってで実際に作成されるとこんな
感じでここにジュピターを開くと
ジュピターラブを開くって出てくるのでま
これジュピターラブを開くって押すと実際
にジュピターラブを開くことがができます
で実際にここをジュピターラボ押すと
こんな感じで開きますでいろんなのが設定
できますまパトチが入ってるやつとか
テンサーフローが入ってるやつとかま
いろんなこのカーネルがあるのでま好きな
やつ選んでくださいということになります
はいじゃあそしたら実際にノートブックで
画像認識やるんですけどまここで新しく
画像認識を学ぶっていうのはめどくさいの
で僕が以前画像認識のシリーズの動画あげ
たのでそこで使ったコードですねこれを
あの改めてここで使っていきますで内容に
ついてはもうあの解説しませんただまこれ
使えるよっっていうのでまあの勉強した方
がいたらま実際にやってみてくださいで
このgitHUBの僕の画像認識のページ
行ってもらってこれですねこのコード押し
てこのURLをですねこうコピーしといて
くださいでもう1回ジタラボに戻りますと
でえっとま適当に新しいのノートブック
作ってくださいまこのプラスとかまさっき
のどっかのカーネルをしたらできるので
押してもらってここでびくりマークの
ギットクローンであのさっきのURL
コピーペしてペーストですねペーストして
やるとまさっきのあれですねgitHUB
上にあるフォルダーファイルが
ダウンロードできますとでこのフォルダー
の中にあるノートブックを使っていきます
はいじゃ実際にこのフォルダーの中あの
ダブルクリックで行ってもらって1個目
ですねalexnetのフォルダーを開き
ますはいそうするとどのカーネルで開き
ますかみたいなあのがあるのでパ等値が
入ってるやつですねを開きますでこれでま
ですねカーネルで開いたら実際にこんな
感じでノートブック開けるんですけどま
これを上から実行していけばあの画像認識
ができますそのままだからまノートブック
で好きなことができるんですねあラボで
ジュピターラボででまちなみにここのパス
ですねパスだけちょっと変えるとあれ実際
にあの全部動かすことができますはいそし
たら次にですねS3の作成ですね実際に
ストレージと政治メーカーでやり取りする
方法をやっていきますでこれあの
マネジメンコンソール戻ってもらってでS
3って検索するとS3が出てくるのでま
それでS3をしますとでそしたらまあの
バケットの画面行ってもらってでここで
バケットを新しく作成しますでこの作成
ボタンを押すとまバケットを作成して
いけるんですけどまこう適当に名前入れて
いきますでこのバケットはあの誰とも被ら
ない名前じゃないとだめですでその上で
政治メーカーっていう名前を入れてあげ
ましょうまその政治メーカーからアクセス
しやすいいうようにですね政治メーカーっ
ていう名前をこの名前の中に入れてあげ
ますでもう後はもうそのままの設定であの
どんどん作っていきますはい下スクロール
してもらってバケットを作成で作成します
で実際にこれでバケット作成したらもう1
回あの政治メーカーのジュピターラボの
画面行ってもらってコードを書き足して
いきますでコードの中身なんですけど
こんな感じですねま1番最初はクローンし
たやつさっきのやつになりますでその上で
インポートb3ですねでバケットネーム
なんかしてさっきあれですね入力した名前
指定してでここはあの僕のと変えた方が
いいかもしれませんもう自分の好きな名前
なんですけど政治メーカーは入れてもらっ
てでS3=B3のリソースS3でS3.
バケットバケットネームでこれがバケット
になりますまこのここでS3の
オブジェクト作ってS1のドトバケットで
このバケットネーム指定したらこの
バケットがこのバケットネームのバケット
になりますとはいめっちゃバケット
バケット言いましたけどでじゃあ実際に
ですね画像を保存するんですけどこのS3
にまずこれですね読み込みます画像をあの
さっき画像認識の時に画像読み込んだんで
ギックロンでその画像をあの読み込みます
あこれはリストですね画像のパスのリスト
をあのここで入れてでそのパスのリストの
1番上ですね0番目のやつを実際に保存し
ますで保存の方法はこれですね
backet.uploファイルでその
パスとあとはこれですねまS3上で保存
するパスになりますイメージネットの
サンプル.JPEGっていう名前でこの
ファイルを保存しますはいじゃ実際にこれ
打ったらですねまこのファイルですねが
保存されるんですけど実際に確認します
はいS3に戻ってもらって作成した
バケットですねクリックしてもらうと
こんな感じでイメージネットっていうのが
出てきますでこうクリックするとSLE.
JPが保存されてますはいじゃあここまで
確認したらですねもう1回戻りますはい
もう1回戻ってコード書き足しますはい次
は何するかって言うとあれですね
ダウンロードして消去しますはいこの
イメージオブジェクトっていうのを新しく
作りますこのバケットですねbaket.
オブジェクトのこれイーネットの
SAMPLE.JPEGはいで要はこれ
保存したやつですね保存したやつに
baket.OBJでイメージ
オブジェクトこれがだからさっきの保存し
た画像のオブジェクトになりますでこれの
ドダウンロードファイルでSLE.JPて
とかってするとこの政治メーカーに画像を
ダウンロードすることができますはいこれ
はS3からダウンロロードですねでこっち
はドデリートするとあのオブジェクトを
消去することができますなのでまここで
アップロードするSにアップロードも
できるしダウンロードもできるし消去も
できるっていうのをあのやりますはいそし
たらですね最後サービス消去していき
ましょうま残ってたらお金かかっちゃうん
でねまあの作ったバケット選択してもらっ
てま消去とまなんかバケットの中に入って
たらからにするをしてから消去押さなきゃ
だめなんですけどまさっきあのコード上で
ですねま政治メーカーで消去したのでもう
からになってるので消去押すとマーケット
を消去することができますでですねま政治
メーカーの方もちゃんとあのインスタンス
をあの消去しますま停止してからですね
停止してからあの実際に消去します
とデータサイエンス研究所はいそれでは
最後まとめなんですけど今回は政治
メーカーによる機械学習ということでま
最初政治メーカーの概要からノートブック
インスタンス実際に作ってまノートブック
にアクセスするとでノートブックで画像
認識ということでま僕が以前解説した
コード持ってきてそれを実際に実行すると
実行できるよっていうのを確認しましたで
次にS3の等の連携でま画像を保存したり
読み込んだり消去したりっていうのやって
最後にサービスの消去までやりましたはい
いかがだったでしょうか政治メカによる
機械学習についてもしよろしければ
チャンネル登録高評価コメントぜひぜひお
待ちしておりますそれではまたバイ
バイ
[音楽]
あ
5.0 / 5 (0 votes)