Blogナビプラスより主に技術者向けの情報をお送りします。2017に参加しました。データサイエンス系の発表を中心に回りました。総論として、色々勉強になった3日間でした。海外でのre:Inventには行かせてもらえないので、東京で無料参加なのは非常に助かります。AWSの復習的な、AWS上での機械学習のための4つのレイヤー(インフラ、フレームワーク、プラットフォーム、サービス)の話が少し。Rekognitionは、一般的な物体シーン検出の他に、画像の節度(ヌードなどのアダルトコンテンツ)の判定、顔認識、顔の比較、顔画像インデックス(顔の特徴ベクトルのデータベースを作れる)、といった機能があります。価格もUS$1/1000画像処理、という感じらしい。textあるいはSSMLでmarkupされた文書)の音声化です。略語や同型異義語(綴りが同じでも発音が違う)を賢く勝手に処理してくれるのは良いです。Lexは、音声あるいはテキスト入力に対するchatbotを作成するためのフレームワークという感じ。会議室予約botであれば、どの会議室か、日時はいつからいつまでか、誰が借りるのか、みたいな必要項目を予め定義しておき、全項目入力されたら予約APIを叩く、みたいなことが出来ます。データ分析入門データ分析のために、AWSのどのようなサービスを組み合わせると良いのか、という講演でした。Service)などが。データ蓄積は、S3をデータレイクとして使用して、なんでもデータを保存して、データを捨てるリスクを回避すべき。Glue(近日公開)などで、とのことです。Glueは良さそうですね。DWHとしてはRedshiftを使うべきだが、これは同時実行SQLが少ない状況に向いており、そうで無い場合はAuroraみたいなRDSに結果を格納したほうが良いだろう、との話でした。Spectrum(直接S3に対してのクエリ)を。可視化についてはQuickSightを。強調されていたのは、S3のデータを捨ててなければ、将来いくらでも新しいサービスに乗り換えられる、ということでした。AWS前半はデータサイエンスプロジェクトの一般論的な話でした。「データエンジニア」「データアナリスト」「データサイエンティスト」の専門性の異なる3者が必要で、それぞれに必要な権限が無いとダメで、それぞれに試行錯誤の必要があり、それぞれの行う作業について、前のステップのアウトプットが後のステップの上限をとなってしまう、という話。後半は先の話と大体同じような話で、AWSのどのサービスを組み合わせるか、という話でした。インフラ環境の事例(仮)あまりデータ分析とは関係なく、クラスメソッド様での使用事例的な話でした。自分でサーバを買う必要が無いのだから、サービス初日はむしろ大きめのインスタンスとか規模でローンチして、徐々にインスタンスとかを小さくしていけば良い、というのは良い指摘だと思いました。リコメンデーションエンジンの裏側レコメンデーションというよりは、サーバーレスアーキテクチャの話でした。Functionとか、確かにちょっと勉強し無いとまずそうだと認識しました。