ブランド、イベント、およびセンチメントを抽出する自然言語処理サービスです。機械学習スキルを必要とすることなく、開発者なら誰でもアプリケーションに自然言語処理を追加することが可能になります。新しいカスタム化機能についてお知らせしたいと思います。メール、サポートチケット、会計報告、製品レビュー、ソーシャルメディア、または広告文の中に隠れている有力情報の宝庫を見つけるために組織の内部を掘り起こす必要はなくなると思われます。藁山の針を探す援助をすることは、機械学習が特に得意とすることです。(否定的なレビュー、またはカスタマーサービス担当者とカスタマーの建設的な交流の特定)。検索のために高精度のモデルを備えていますが、お客様は、その機能を拡張して、ポリシー番号や部品コードなどのより具体的な言語を識別したいと考えておられることがよくあります。Lifting」(差別化につながらない重労働)、つまり多くのアプリケーション開発者がむしろ独自の新しい機能の構築に費やしたいと考える労力も意味しています。お客様が藁山でより多くの針を見つけるためのお手伝いをしています。これに機械学習スキルは必要ありません。通じてこれらのモデルを利用できるようにします。カスタマイズして、開発者の分野に特定の用語を識別することを可能にします。学び、他のテキストブロックでこれらを認識するようにプライベートなカスタムモデルを訓練します。管理するサーバーもなければ、習得するアルゴリズムもありません。カスタム分類は、開発者が名前が付けられたカテゴリにドキュメントをグループ化できるようにします。ドキュメントのすべてを分類するために使用できるカスタム分類モデルを自動的に訓練します。メールを部署ごとに、ソーシャルメディア記事を製品ごとに、または分析レポートを事業単位ごとにグループ化することができます。トピックモデリングを使用してドキュメントの内容だけに基づいて分類することもできます。これは開発者とデータ科学者が、機械学習モデルのトレーニングとチューニングにかかる多くの時間と労力を削減することを可能にしてくれます。本日、自動モデルチューニングでハイパーパラメータチューニングジョブのウォームスタートを開始します。データ科学者と開発者は、選択された親ジョブに基づいて新しいハイパーパラメータチューニングジョブを作成できるようになり、親ジョブで実行されたトレーニングジョブを事前知識として再利用できます。ハイパーパラメータチューニングジョブのウォームスタートは、ハイパーパラメータチューニングプロセスを加速し、チューニングモデルのコストを削減します。データ科学者と開発者は、すでに自動モデルチューニングを使用してモデルを効率的にチューニングすることができましたが、さらに多くの支援が必要な分野があります。小規模予算でハイパーパラメータチューニングジョブを開始し、結果を分析後に、より大きな予算でモデルのチューニングを続けることを決定します。(チューニングにより多くのハイパーパラメータを追加したり、一部のハイパーパラメータで異なる検索範囲を試すなど)。つの例は、データ科学者または開発者が、以前のモデルチューニングの後に新しいデータを収集し、モデルを再チューニングする場合です。どちらの場合も、このモデルの以前のチューニングジョブから収集した事前知識を使用してハイパーパラメータチューニングジョブを開始すると、最高のモデルに素早くアクセスし、顧客のコストを節約することに役立ちます。以前に行ったすべてのチューニングジョブはゼロから開始になります。同様のチューニング構成で同じモデルがすでにチューニングされていても、情報は再利用されませんでした。ハイパーパラメータチューニングジョブのウォームスタートはこれらのニーズに対応します。ここでは、ウォームスタートを活用してモデルを繰り返しチューニングする方法を紹介します。この例では、画像分類子を作成し、ウォームスタートを利用して複数のハイパーパラメータチューニングジョブを実行することによって、画像分類子を繰り返し調整します。データセットでトレーニングします。完全なサンプルノートブックはこちらから参照できます。プッシュ、ハイパーパラメータチューニングジョブの起動から直接起動する手順は省略します。サンプルノートブックにはすべての詳細がありますので、ここではプロセスを検討はしません。この最初のチューニングジョブを実行して、検索スペースについて学習し、画像分類でチューニング可能なパラメータをチューニングする影響を評価します。このジョブは、モデルのチューニングが有望であるかどうか、そして後続のチューニングジョブを作成してチューニングを続行するかどうかを評価します。作成し、チューニングする予定のものを除いて、このアルゴリズムのすべてのハイパーパラメータの値を指定する必要があります。機械学習モデルをトレーニングしながら計算されたメトリクスにすばやく簡単にアクセスし、モニタリングし、可視化することができるようになりました。使用して指定できます。コンソールにストリームし、損失曲線や精度曲線などの時系列曲線を可視化します。使用して、プログラムでメトリクスにアクセスすることもできます。モデルのトレーニングとは、トレーニングデータセットの例を提示することによって、モデルに予測を習得させる反復的なプロセスです。通常、トレーニングアルゴリズムでは、訓練誤差や予測精度など複数のメトリクスを計算します。これは、モデルがきちんと学習しているかの診断に役立ちます。十分に正則化することにより、未観測のデータに対する予測ができるようにもなります。この診断は、モデルのハイパーパラメータを調整するときや、モデルが本番環境にデプロイする可能性を備えているかどうかを評価するときに特に役立ちます。これらのメトリクスをモニタリングおよび可視化する方法について学びましょう。組み込みアルゴリズムはすべて、さまざまなモデルのトレーニング、評価、および検証メトリクスを自動で計算して発行します。メトリクスを発行します。単語、フレーズ、センテンスなど高次元オブジェクトの低次元高密度埋め込みを学習できる教師あり学習アルゴリズムです。つの埋め込みがベクトル空間上にどのように配置されるかについても学習します。これは、テキスト内の特定の文章のペアが類似しているかどうかを評価する応用性を持つ技術です。メトリクスは、モデルによって行われた予測が検証データセットの実際のラベルと乖離している程度を測定します。モデルのトレーニングの進行に応じて減少するはずです。マネジメントコンソールについて段階的に見ていきましょう。モデルのトレーニングに使用する方法についても説明します。サンプルノートブックには、トレーニングジョブを作成するための手順が示されています。マネジメントコンソールで確認できます。サービスに渡し、文字に起こされたテキストをリアルタイムで受け取ることを可能にするストリーミングトランスクリプションと呼ばれる新機能が発表されました。リアルタイムの文字起こしは、コンタクトセンター、メディアとエンターテイメント、法廷での記録管理、財務、および保険など、様々な垂直市場におけるユースケースにメリットを提供します。コンタクトセンターはリアルタイムの文字起こしでキーワードを検知し、自動的にスーパーバイザーを呼び出すなどのダウンストリームアクションをトリガーできます。メディアでは、ライブ字幕を付けることがニュースまたは番組の生放送に役立ちます。ビデオゲーム企業は、ストリーミングトランスクリプションを使用してゲーム内でのチャットのアクセシビリティ要件を満たし、聴力障害があるプレーヤーを支援できます。法律分野では、法廷でリアルタイムの文字起こしを活用して速記を行うことができる一方、弁護士も供述録取目的でライブのトランスクリプトに法律上の注釈を付けることができます。ビジネスの生産性において、企業は臨機応変に会議のメモを取るためにリアルタイムの文字起こしを活用できます。双方向ストリーム実装を活用します。双方向ストリームは、アプリケーションがデータの送信および受信を同時に処理することを可能にするため、より迅速で反応性の高い結果を得ることができます。使用してストリーミングトランスクリプションを利用する方法を実演するために、アプリケーションの例を作成しました。ストリーミングして、リアルタイムでトランスクリプトを受け取ることを可能にする基本的なユーザーインターフェイスを作成します。リンクを選択することによって、アプリケーションの例をダウンロードしてください。使用してリポジトリをデスクトップにクローンすることもできます。以下のコマンドで実行してください。使って、ユーザー対話履歴データを保存およびクエリしています。内の貴重なデータを詳細な情報に変換する必要があります。これにより、低いレイテンシーのクリティカルパスから分析クエリが分離します。このデータは、顧客の過去の行動を理解し、将来の行動を予測し、下流のビジネス価値を生み出す主要な情報源となり得るのです。使用へ切り替えるということがよくあります。データを使用して、今後の行動を予測したり、個別の推奨事項を提供したりしたいと考えます。データベース内のすべてのデータをスキャンし、モデルをトレーニングするのは現実的ではありません。テーブルデータを使って、顧客の行動を予測する方法を解説します。顧客に個別の推奨事項を提供する方法も説明します。使用して、データに対してアドホッククエリを実行することもできます。最近、オンデマンドバックアップをリリースし、パフォーマンスに影響を与えずに完全なテーブルバックアップを作成しました。管理バックアップを作成し、他のサービスからアクセスできるようにする方法を紹介します。バックアップファイル形式を読み取る方法について説明します。形式に変換する方法についてもお話しします。使用して、定期的なエクスポートと変換をスケジュールする方法も説明します。アルゴリズムを紹介します。おける重要な特徴工学技術です。高次元のベクトルを低次元の空間に変換し、大きな疎ベクトル入力で機械学習を行いやすくします。埋め込みは、類似のアイテムを低次元空間の近くに配置することによって、基礎となるデータのセマンティクスも取得します。これにより、下流のモデルのトレーニングで特徴がより効果的になります。あり、これは単語の埋め込みを提供します。多くのユースケースで広く使用されています。特徴空間における単語の埋め込みの概念表現については、次の図を参照してください。意味的に類似している単語は、埋込み空間内で互いに近くに位置しています。汎用的なオブジェクトの埋め込みを学びたいユースケースもあります。基づく顧客プロファイリングのため、または他の教師ありタスクの入力として実用的なアプリケーションを構築できるようにするためです。使ってそうしたユースケースを解決する方法を紹介します。埋め込みは、元の空間内のオブジェクトのペアの間の関係の意味が埋め込み空間内で保持されるように学習されます。したがって、学習された埋め込みを使用して、オブジェクトの最近傍を効率的に計算し、低次元空間内での関連オブジェクトの自然クラスターを視覚化することができます。埋め込みは、分類または回帰のような下流の教師ありタスクにおける対応するオブジェクトの特徴として使用することもできます。アーキテクチャは、以下の主要コンポーネントで構成されています。つの入力チャネルが、同じタイプまたは異なるタイプのオブジェクトのペアを入力として受け取り、それらを独立したカスタマイズ可能なエンコーダーに渡します。入力オブジェクトの例としては、シーケンスのペア、トークンのペア、シーケンスとトークンのペアがあります。つのエンコーダー—エンコーダーは、それぞれのオブジェクトを固定長の埋め込みベクトルに変換します。次に、ペア内のオブジェクトのエンコードされた埋め込みがコンパレータに渡されます。コンパレータ—コンパレータは埋め込みを異なる方法で比較し、ユーザーによって指定された各関係について、ペア内のオブジェクトの関係の強さに対応するスコアを出力します。トレーニング時に、トレーニング損失関数は、モデルによって予測された関係と、トレーニングデータでユーザーによって指定された関係との間の差異を最小にします。モデルをトレーニングした後、トレーニングされたエンコーダーを使用して、新しい入力オブジェクトを固定長の埋め込みに変換することができます。アーキテクチャ図とアーキテクチャの各部の説明は次のとおりです。リストとして表現された離散トークンのシーケンスを入力としてサポートしているため、入力データをサポートされている形式に変換するために前処理が必要です。それぞれのペアのオブジェクトは、互いに非対称であることもあります。ベースのリカレントニューラルネットワークをエンコーダーをサポートします。つのオブジェクト間の類似性の強さを表す評価またはスコアであってもかまいません。損失関数をサポートしています。アルゴリズムを複数提供しています。これらのアルゴリズムは、高性能でスケーラブルな機械学習を提供し、速度、スケール、精度が最適化されています。これらのアルゴリズムを使用して、ペタバイト規模のデータを学習できます。倍のパフォーマンスを提供するように設計されています。ついて探っていきます。アルゴリズムの詳細も説明します。アルゴリズムで類似性を決定するために使用する属性を定義します。クラスター中心を見つけるクラスター問題です。つの明確なクラスターが見えます。各クラスターにはクラスター中心があります。各クラスターの点は、他のクラスター中心より、割り当てられているクラスター中心に空間的に近いことに注意してください。数学的には、以下のように解釈できます。アルゴリズムは、明示的にラベル付されていない、大きなデータセットのパターンまたはグループを見つけることに適しています。さまざまなドメインでのいくつかのユースケースを紹介します。購入履歴またはクリックストリームアクティビティで顧客を分類。病気のパターン検出または成功する治療シナリオ。画像検出で類似画像をグループ化する。データセットの異常検知により、不正取引を検出。異常な購入パターンによるクレジットカード詐欺の検出。米国版になったことを発表しました。