Japanese only. LT資料。AWS　MLのAPIのサンプルの紹介

1. AWS ML with API
@toshi_miura

2. 自己紹介

3. @toshi_miura
Sierの人
aws solution architect professional

4. AWS MLのAPIサンプル
について話します

5. LTの趣旨

6. AWS ML
APIでも簡単です！！

7. 以上

8. AWS ML の流れのおさらい
• Create datasource
• Create ML model
• Evaluations
• Predictions(Batch or realtime)

9. AWS MLには、
APIのサンプルがある！！
https://github.com/awslabs/machine-learning-samples

10. 色々な言語ある！！（ruby,.Netもほしいけど、、、）

11. Java をベースに解説

12. ソースはこれだけ

13. Create datasource
Create ML model
Evaluations
Realtime Predictions
Batch Predictions
他のソースはUtil

14. こいつらを簡単に
解説するよ！

15. Create datasource
BuildModel.java

16. Create datasource - BuildModel.java

17. Create datasource - BuildModel.java
データ
データスキーマ

18. 自分用に改造する場合は
赤と青のところを修正

19. AWS MLは、
データソースとしては
S3 or Redshift のみ

20. RDB,KVS ⇒ CSV ⇒ S3
のコードが必要！！

21. データスキーマの中身
自分のCSVに合わせて
書き換えよう。
フォーマットについては説明書略

22. Create ML model用のデータソース
Evaluations用のデータソース
GUIと一緒。
一つのCSVを分割して、
Create ML model用、 Evaluations用
の二つを作成

23. Create datasource
終わり

24. Create ML model
BuildModel.java

26. パラメータ
レシピ
モデルタイプ（3択）
まじめに設定するのつらい・・

27. GUIからコピぺで解決！！

28. Create ML model
おわり

29. Evaluations
BuildModel.java

30. 簡単
Evaluations用のデータソース
Evaluations用の対象のML

31. Evaluations
おわり

32. Realtime Predictions
RealtimePredict.java

33. endopointの取得。ほぼ、おまじない
判定対象。CSVの一行に当たるデータ
modelID、endpoint,recodeを
渡すだけ
簡単！！

34. Q.エラーが出る？

35. A. Realtime Predictionには、
有効化が必要です。
（有効化にて課金あり）
GUI API

36. Realtime Predictions
おわり

37. ということで

38. AWS ML
APIでも簡単です！！