ヤマムギ

growing hard days.

*

Alexa Day 2018で「Alexa and Machine Learning on AWS」を聞きました

      2018/02/17



Photo by 金春さん

スピーカーはAWSJの桶谷さん

以下は、思ったことや気になったことをメモしていますので、必ずしも登壇者の発表内容やご意見ではないことを、ご承知おきください。

このセッションを聞いていて一番思ったこと。

ここから本編の感想とかメモとかです。

Amazon はMLをずっと昔から使っている。
レコメンド機能はAmazon.comのオープンからあった。ここでMLを使っていた。
Amazon Keyは知らなかったのでちょっと見てみよう。

Amazon Robotics
棚が人のとこに来る。
効率改善と倉庫内の事故が減る。

Amazon Go

Amazon Echo

全然関係ないですが、「amazon」の「a」はロゴの表記としての小文字で、名称は「Amazon」でいいのか。

Alexa for Business

「今後は誰が話したかを聞き分けるようになる」それはすごく欲しいですね。
個人のAlexaアカウントを会社で登録、ビデオ会議を音声でコントロール出来る。
どのデバイスがどこに設置されたAlexaかは識別出来る。

ML Services

Amazon Rekognition

ビデオ対応は使い方がすごく広がると思ってて、リアルタイム対応が出来るのは面白いなと思ってます。

Amazon Polly

言わずもがななテキスト to Speechなサービスですね。

Amazon Lex

作ったbotをエクスポートしてAlexaスキルとして取り込めるらしい。
BotとAlexaの開発を同時にしたいです。

Amazon Comprehend

自然言語解析サービス。ALexaでも使われている。

Amazon Translate

多言語間翻訳サービスで様々な言語への対応が進められている。

Amazon Transcribe

音声を文章に変換するサービス。
句読点を補完してくれるらしい。
音声の話も間がないと聞いている方は辛いけど、文章も同じなので、それは理にかなってますね。

Amazon Kinesis Video Streams

ストリームとして動画を取得してS3に保存するので、Rekoginiton Videoと連携できる。

Amazon SageMaker

インスタンスを起動するとJupyter Notebookが使える。そこで開発した学習用のコードはECRにパブリッシュされる。
あと、学習と推論も出来る。
Deep Learningに必要なパッケージがすでに入っているEC2インスタンスのAMIと考えるとわかりやすいとのこと。なるほど。

Deep Learning AMI

Deep Learningに必要なライブラリ、フレームワークがすべてインストールされたAMI

P3インスタンス

NVIDIAの最新GPU Tesla V100、最も強力なGPU-basedプラットフォームのインスタンス。
これで高速コンピューティングはP3 , G3 , F1ですね。

@yamamanx

開発ベンダー5年、ユーザ企業システム部門通算9年、ITトレーナー1年目のSoftware Engineerです。
質問はコメントかSNSなどからお気軽にどうぞ。
出来る限りなるべく答えます。

このブログの内容/発言の一切は個人の見解であり、所属する組織とは関係ありません。

また、勉強会やイベントのレポートは自分が気になったことをメモしたり、聞いて思ったことを書いていますので、登壇者の意見や発表内容ではありません。

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