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JAWS DAYS 2019 に参加しました。

JAWS DAYS 2019(https://jawsdays2019.jaws-ug.jp/) に参加しました。
簡単に感想を書いてみます。

はじめに

私は、いわゆるSEと言われる仕事をしてます。
AWSは約3年くらい前に知り、個人でAWSアカウント作りました。

そして、AWSのアソシエイト系の資格３つ取得しています。
具体的には
  • AWS 認定ソリューションアーキテクト – アソシエイト
  • AWS 認定デベロッパー – アソシエイト
  • AWS 認定 SysOps アドミニストレーター – アソシエイト
を取得しています。

 最近は、自然言語処理関連に興味があり

ゼロから作るDeep Learning ❷ ――自然言語処理編

を写経しながら勉強しているところです。

にコミットしてます。

近いうちにAWS使って何かやろうかと思ってます。

聴講したセッションと簡単な感想


実際に聴講したセッションと簡単な感想を書いていきます。

[AI/ML] PythonとSageMakerで始める MLチームのみで完結するAPIの構築事例


SageMakerとECRあたりを使って、インフラ周りはなるべく楽して構築したという話。
私も現在勉強している自然言語処理で何かやる場合、同じような道をたどる予感がしてます。
とても参考になりました。

--スライド
https://speakerdeck.com/ababa893/jaws-days-2019-pythontosagemakerteshi-merumltimufalsemitewan-jie-suruapifalsegou-zhu-shi-li



[AI/ML] メディアにおけるAI活用とAWSに期待すること（時事クイズと高校野球戦評記事の自動生成）


こちらは自然言語処理関連。今興味がある分野だったので面白かった。
仕事で長く自然言語処理を取り組んでいらっしゃるだけあってレベルが高いと感じました。
仕事でこんなに長くAWS使って自然言語処理関連の仕事できるなんて羨ましいなぁと
思いながら聴講していました。

--スライド



[海外] Presentation / Demonstration


DevOpsというかCI/CD周りのお話をしていました。
英語でしたが、去年のJAWS Daysより色々聞き取れるようになった気がします。
タイでもAWS使うかたがいらっしゃること知れて感動しました。
(逆に私は仕事でAWS使う機会がないのでかなり焦りも出てきました。
転職するしかない・・・。)

--スライド
見つけることができませんでした。



[IoT] [あのボタン] SORACOM LTE-M ボタン powered by AWSの活用100連発


当日、SORACOM LTE-M ボタン powered by AWSのハンズオンを受けることに
なったため予習がてら聴講しました。
想像以上に活用事例が多岐にわたっており驚きました。
活用事例を独断と偏見でカテゴライズしたこのスライドがとてもよかった。
Slack通知ボタンと勤怠管理ボタンの事例を参考に何か私も作ってみようかなぁと
思いました。

--スライド



[BigData] AI/MLシステムにおけるビッグデータとの付き合い方


大きな会社だけあって、組織がしっかりしていると思いました。
AWSも本格的に利用されているようで、関心してしまいました。
DeNAいいかもなぁ〜と思い、スライドの最後に掲載されていた
募集要項を眺めてしまいました(笑)

--スライド



[BigData] 数十億レコードのRDS MySQL5.6を1週間程でAurora MySQL5.7へ移行した時の話


一度大失敗してもめげず再計画してやりきったところが素敵でした。
見習います。私もドキュメントきちんと読みます。

--スライド



[BigData] 医療ビッグデータをAWSとオンプレ基幹システムで共存運用


AWSで医療データを扱う難しさが垣間見れてよかったです。
私は全く経験のない領域なので新鮮な気持ちで聴講できました。

--スライド



[IoTハンズオン] SORACOM LTE-M Button powered by AWSハンズオン


IoT初体験で楽しかったです。
会場にある扇風機を私のSORACOM LTE-M Buttonで
動かすことができて面白かった。



まとめ

JAWS DAYS 3回目の参加でした。
今回はAI/MLとBig Dataを中心に聴講しました。

個人的には、AWSの資格を持ってるだけで趣味で少し使ってる程度なので
仕事でガンガン使われてるかたたちの話はとても刺激的でした。

現在勉強している自然言語処理(というかword2vec)で試しに作ってみたい
ものがあるので、これをAWS上に構築してみようかと思いました。
（2019年4月ごろから着手しようかと思ってます。）

SORACOM LTE-M ボタン powered by AWSのハンズオンは
IoT初体験でしたが、想像以上に楽しかったです。
このブログ執筆時点で、ボタンクリック結果をLambda経由で
DynamoDBに格納するところまで作っています。
こいつを今後どうしていこうかなぁ〜。

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機械学習についてちょっと調べた(本当にちょっとだけ)

Amazon SageMaker使えるようになり、機械学習のアルゴリズムで
何か色々動かすことができるようになりました。

一方、私はアルゴリズムのことというか、機械学習って何？ と行った状態でした。
そこで、ちょっと調べてみました。


やったこと


今回は、ネットでググって出てきた記事を読んだだけorz

読んだ記事は、

  1. 機械学習とは | SAS
  2. 機械学習とは？これだけは知っておきたい3つのこと - MATLAB & Simulink

の２本です。


結果


ひとまず、教師あり学習/教師なし学習/半教師あり学習/強化学習 の違いは
ふんわりとわかった気がしました。

今私が必要なのは、教師なし学習だと思いました。

一方、今気になってるアルゴリズムが Factorization Machines なのですが、

Amazon SageMaker の因数分解機を使った、ムービーレコメンダーを構築する | Amazon Web Services ブログ
と
因数分解機 - Amazon SageMaker

によると教師あり学習・・・・・。

確かにSageMakerでサンプル動かした時にトレーニングしていたような・・・。


次にやること


因数分解機の仕組み - Amazon SageMaker に書いてあることを理解かな。
その前にここに書かれている数式を理解するための土台が必要だな。







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