データサイエンスチームのtmtkです。2018に、当社からは私を含む若手エンジニア4人が参加しています。SageMaker」というワークショップの内容をレポートします。概要セッションカタログから概要を引用します。S3.要約すると、SageMakerでテキスト分類モデルを作ってみようというワークショップです。内容ワークショップは前半30分ほどで講師からの解説があり、後半90分ほどが個人の作業時間でした。(私は用事があったため、後半30分ほどを残して途中退室しました。)解説では関連セッションの紹介、AWSの機械学習系サービスの全体像の紹介、機械学習の解説や、今回取り組む課題についての解説がありました。networkの解説がありました。embeddingは学習済みのGloVeを重みを固定して使います。参加者の多くはTensorFlowなどのディープラーニングフレームワークを使ったことがない状態で参加していたようです。課題はニュースの分類で、タイトルをつかってビジネス、エンタメ、ヘルスケアなどのジャンルに分類するというものです。課題はGitHubに公開されており、README.mdの指示にしたがっていけばよいです。会場にはチューターが多数いるため、困ったときや疑問が出てきたときはいつでも質問できました。参加者にはAWSのクレジット$45分が配られました。2時間のワークショップでは、機械学習を一からよく理解することも、SageMakerを使いこなせるようになることも難しいと思いますが、私はSageMakerを使ってみる体験ができたため、SageMakerへの心理的な障壁を減らすことができたと思います。自分でSageMakerを覚えるときにも、今回の教材を参考にすることができそうです。re:Inventtmtkデータ分析と機械学習とソフトウェア開発をしています。アルゴリズムとデータ構造が好きです。