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8月

29

第7回 Amazon SageMaker 事例祭り

プラットフォームとしてのAmazon SageMaker

Organizing : アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社

Hashtag :#sagemaker_fes
Registration info

Description

イベントのお申込みと詳細のアジェンダはこちらのサイトから

https://aws-seminar.smktg.jp/public/seminar/view/143

イベント概要

第7回目となったAmazon SageMaker事例祭りは、様々なユースケースでご利用されるAmazon SageMakerをプラットフォームという角度からフィーチャーいたします。Amazon SageMakerは、そのモジュラーアーキテクチャから、必要な機能のみ利用することも、すべての機能を一気通貫にて利用することも可能です。 2018年5月より、東京リージョンでサービス提供が開始され、日本のお客様による検討、導入が進んでいます。2018年12月には、Amazon SageMaker Ground Truthがリリースされ、データセットのアノテーションを容易にすることが可能になりました。

本セミナーでは、当該サービスの最新情報や技術情報、活用事例を提供するとともに、実際に導入頂いたお客様による「体験談」をお話しいただきます。

イベント申し込みサイト

https://aws-seminar.smktg.jp/public/seminar/view/143

【講師】後日決定

※アジェンダは変更される可能性がございます

13:45~14:15 (30分)

AWSの機械学習サービス概要

AWS ではビジネス向けに、もっとも広範で奥深い機械学習および AI サービスを提供しています。トレーニング済みの AI サービスから、コンピュータビジョン、言語、レコメンデーション、および予測のサービスを選択できます。Amazon SageMaker では、機械学習モデルを大規模に迅速に構築、トレーニング、およびデプロイしたり、人気の高いオープンソースフレームワークのサポートによりカスタムモデルを構築したりすることができます。ここでは、AWSが提供する機械学習サービスの概要と、機械学習を活用するユースケースをご紹介します。

14:15~15:15(60分)

Amazon SageMaker の基礎

AWS の機械学習マネージドサービスである Amazon SageMaker の基礎について紹介します。機械学習における課題、課題に対するソリューションとなる Amazon SageMaker のコンセプトを説明します。機械学習の進め方や、機械学習において重要な開発・学習・推論に対する機能を紹介します。

15:15~15:45 Q&A | 休憩

15:45~16:15 (30分)

Amazon SageMaker Ground Truthの概要とデモンストレーション

機械学習・深層学習モデルの構築には学習用のデータが不可欠です。独自のデータを用いた教師あり学習を行うためには教師データを作成するためのラベル付け作業(アノテーション)が必要です。SageMaker Ground Truth の概要と、アノテーションの手順を、デモを交えてご紹介します。

16:15~17:15 (60分)

お客様事例

株式会社CACクロア

ファーマコビジランス・スペシャリスト: 髙木 毅 様 | システムアーキテクト/機械学習エンジニア: 井上 秀樹 様

「世に出ている医薬品の副作用情報を管理する業務で、どのようにAI/MLを活用しているか?」

私たちは製薬会社が行う、医薬品の臨床試験・申請・副作用情報の管理などをお手伝いする、CROという業界の会社です。その中で、副作用情報の増加による業務過多が問題になっており、高度ITを活用した業務の効率化が急速に求められています。 このような需要に応えるために、独自のマイクロサービスプラットフォームを構築し、より探索的なシステム開発を行えるようにしました。特にAI/MLによる自然言語処理技術を利用した専門用語の検索システムや、現在開発中の症例情報の評価支援システムは社内外から注目を頂いています。 今回、コストパフォーマンスを考慮したSageMaker利用のコツや、弊社で開発したAI/MLモデルの内容についてご紹介します。

サントリーシステムテクノロジー株式会社

先端技術部・スペシャリスト: 高木 基成 様

「技術検証プロジェクトにおけるSageMaker活用例」

サントリーではSI企業・ベンチャー・大学などの多様な組織とIT技術検証に取り組んでいます。効率良く技術検証を進めるため、各パートナーが得意とする技術やミドルウェアを採用しています。 近年は、画像認識や自然言語処理を実業務適用することを目指した技術検証プロジェクトや検証成果の試験適用が増加しています。 多くのプロジェクトを少数チームで推進するにあたり、フルマネージドサービスであるSageMakerが役立っています。 今回は、弊社の技術検証業務におけるSageMakerを活用例をご紹介します。

17:15~17:30 Q&A | 閉場

【当日の持ち物】

・受講票 ・名刺1枚

※複数名のご参加を予定されている場合でも、お手数ですが1名ずつのお申込が必要となります。 (おひとり様につき1つのメールアドレスが必要となります。)

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DaisukeSawada

DaisukeSawada published 第7回 Amazon SageMaker 事例祭り.

07/25/2019 10:53

第7回 Amazon SageMaker 事例祭り を公開しました!

Group

AWS Japan Machine Learning

Number of events 23

Members 390

Public

2019/08/29(Thu)

13:15
17:30

Please see the event description for how to join this event.

Registration Period
2019/07/25(Thu) 10:53 〜
2019/08/29(Thu) 17:30

Location

アマゾン新目黒オフィス 目黒セントラルスクエア21F

東京都品川区上大崎3-1-1