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Amazon Machine Learning ハッカソンを開催しました


9月12日(土)に、アマゾンデータサービスジャパン株式会社様と「Amazon Machine Learning ハッカソン with ハンズラボ」を開催いたしました。

今回のハッカソンにて作っていただいたスマートアプリケーションについては、9月29日(火)に開催する「Amazon Machine Learning ハッカソン with ハンズラボ」にて、発表をしていただきます。こちらはハッカソン参加者以外の方も参加可能ですので、機械学習を使ったスマートアプリケーションにご興味をお持ちの方、ぜひご参加くださいませ。

Amazon Machine Learningとは?

AWSの機械学習サービス「Amazon Machine Learning」。人工知能研究分野で注目されている機械学習テクノロジーを、「Amazon Machine Learning」を使用することにより容易に使うことができます。

MLハッカソン開始

今回のハッカソンでは、「Amazon Machine Learning」とハンズラボが提供するデータを使用していただき、スマートアプリケーションを作成していただきます。

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ADSJ一柳さんによるオープニング。

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本日のアジェンダはこちら。

  • レジュレーション説明
  • ハックテーマ(お題)および使用データ説明
  • Amazon ML オリエンテーション
  • アイディアソン(アイディアソン中間発表&フィードバック、ハッカソン)

9月29日のMeetup(発表会)まで、チーム毎に開発を継続していただき、それまでの間ADSJのテクニカルメンターサポートもございます。

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ハンズラボ臼井からは、今回提供するデータについての説明。

「2010年9月から現在(2015年9月)までの、東急ハンズ全店の取引データ」を提供いたしました。この5年分のレジの明細データを使って、2015年9月14日から一週間の、東急ハンズの売り上げ予測をしていただきます。データは明細レベルで4億5千万レコード(!)あります。

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ハンズラボ田部井、加藤も運営サポートして参戦。S3のポリシーあてから店舗情報の人間マイニング(=人力)まで幅広く行います。

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今回、19名の方にご参加いただきました!ありがとうございます。チームで参加の方、個人で参加の方、どんな成果発表となるか楽しみです!

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ADSJ今井さんから、Amazon Machine Learningについてのご説明。

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回帰分析とは…従属変数(目的変数)と独立変数(説明変数)

  • もちろん、現実世界では従属変数がひとつではない
  • まずはグラフにしてパターンを眺めよう

機械学習の例…過去の売上データなどをもとに行う売上予測

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また、使った分だけの支払いでAmazon MLは使えます。今回のハッカソンでは、ADSJさまより25ドル分の無料クーポンを提供いただいています。

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前半にも掲載していたAmazon ML参考資料はこちら:Amazon Machine Learning

参加者のみなさんからのコメント

  • 機械学習やっている
  • AWSを業務で使っている
  • AzureとAmazonMLを触り始めた
  • データを加工しないといけない
  • ダミーデータ(Rubyで作成)をAmazon MLに流し、モデルまではできている
  • データの特徴を把握していきたい
  • AWSは触り始めたばかり、いろいろ勉強したい
  • 天気データでモデルを作る予定
  • 予想しているときはどんなinputデータのフォーマットが必要か知りたい
  • AWS初めて触った
  • 時系列などどういったアルゴリズムを使ったらいいか?進めている
  • MLに入れるデータを整理。プロットツールを入れてごりごりいじっている。データを整理するところに時間をかけたい
  • 機械学習やってみたいと思い参加。
  • 会社では先輩が全部作業をやってくれている・・・こんなにたいへんだったのかと痛感。いろいろ設定作業中。
  • 説明変数を定めるために並列でモデル生成、検証やっていきたい
  • お金の勉強をしている。過去の株価データなどを入れて次のリーマンショックがいつ来るのかなど、予測できたらと思っている。小売店についてはエリアで売れているものの違いなど出るはず。そういうアプローチができたらおもしろい。
  • AWSは仕事で使っている。今回はデータを見て、どうしたらおもしろいものが出力できるか考えている
  • サーバーサイドプログラムをやっている。機械学習プログラムについて、天気にこだわっていろいろ調べている
  • 製造系ソリューションの開発をしている。AWSは会社で2ヶ月くらい触っているMLを製造系でも使っていきたいと思い、参加した

 

また、ADSJ布目さんからは、「データのノイズを取り除いていった方が綺麗な結果が出る」とアドバイス。4億5千万レコードの明細データとの向き合い方についてサポートしていただきました。9月29日のMeetupまで、Slackで参加者のみなさんとやりとりしながら、ハンズラボもサポートさせていただきます!

Meetup(成果発表会)の報告ブログはこちらから>>
「Amazon様とAmazon Machine Learning ハッカソン/Meet-up を開催しました」