ノーコードで簡単に機械学習 - Amazon SageMaker Canvas の活用方法

ノーコードで簡単に機械学習 - Amazon SageMaker Canvas の活用方法

Überblick

• Einführung in AWS Cloud Application
• Vorstellung des Referenten, AWS-Cloudarchitekt Tomoki Kosugi
• Einführung in maschinelles Lernen ohne Code mit Amazon Sagemaker Canvas
• Verwendungszweck des Amazon Sagemaker Canvas
• Zielgruppe für das AWS Builders Online Series
• Vorstellung des Referenten Tomoki Kosugi
• Hintergrund und Erfahrung von Tomoki Kosugi
• Die Rolle von Amazon Sagemaker Canvas für Nicht-Data-Scientists
• Agenda der Sitzung: Datenanalyse und Herausforderungen im maschinellen Lernen, Überblick über Amazon Sagemaker Canvas, Fallstudien
• Bedarf und Herausforderungen bei der Nutzung von Datenanalyse und maschinellem Lernen
• Üblicher Workflow von maschinellem Lernen zur praktischen Umsetzung
• Bedeutung von Amazon Sagemaker Canvas für die Vereinfachung des Workflows
• Kombination von Datenquellen für die Datenanalyse und maschinelles Lernen
• Einführung in die Features und Funktionen von Amazon Sagemaker Canvas für die Datenanalyse
• Vor- und Nachteile der Nutzung von Amazon Sagemaker Canvas für die Datenanalyse
• Anwendungsbeispiele für die Nutzung von Amazon Sagemaker Canvas
• Fallstudien von Unternehmen, die Amazon Sagemaker Canvas erfolgreich eingesetzt haben
• Zusammenfassung und Abschluss der Sitzung

文章：Müheloses maschinelles Lernen ohne Code mit Amazon Sagemaker Canvas

💡 Einführung Willkommen zur AWS Builders Online Series! In dieser Sitzung werden wir uns mit dem Thema "Müheloses maschinelles Lernen ohne Code mit Amazon Sagemaker Canvas" befassen. Ich, Tomoki Kosugi, werde Sie durch diese spannende Reise führen.

👥 Zielgruppe Diese Sitzung richtet sich an alle, die daran interessiert sind, maschinelles Lernen in ihrem Geschäftsumfeld einzusetzen, auch wenn sie keine Experten auf diesem Gebiet sind. Es ist für diejenigen gedacht, die keine spezifischen Kenntnisse und Fähigkeiten im Bereich maschinelles Lernen haben, aber dennoch den Einsatz von maschinellem Lernen in ihrem Unternehmen erwägen oder ihre bestehenden Arbeitsabläufe optimieren möchten.

🌟 Über mich Bevor wir in die Details eintauchen, möchte ich mich kurz vorstellen. Ich bin Tomoki Kosugi, ein erfahrener Cloudarchitekt, der Unternehmen bei der Umsetzung ihrer Entwicklungsprojekte unterstützt. Obwohl ich kein Data Scientist bin, habe ich Erfahrung mit datengetriebenen Projekten und kann daher aus der Perspektive eines Amazon Sagemaker Canvas-Benutzers sprechen.

📃 Agenda Lassen Sie uns einen kurzen Überblick über die Agenda dieser Sitzung geben:

1. Erforderliche Fachkenntnisse und Herausforderungen im Datenanalyse- und maschinellen Lernprozess
2. Einführung in Amazon Sagemaker Canvas und dessen Verwendungszweck
3. Vorstellung von Fallstudien und anwendungsbezogenen Beispielen zur Veranschaulichung der Nutzung von Amazon Sagemaker Canvas
4. Zusammenfassung und Abschluss

💭 Bedarf und Herausforderungen im Bereich maschinelles Lernen und Datenanalyse Beginnen wir mit einem Überblick über den Bedarf und die Herausforderungen im Bereich maschinelles Lernen und Datenanalyse. Laut einem Bericht der Data Scientists Association of Japan hatten im Jahr 2021 62% der Unternehmen Schwierigkeiten, genügend Fachkräfte im Bereich Datenwissenschaft zu finden. Die Nachfrage nach Datenwissenschaftlern ist also deutlich höher als das Angebot.

Eine Umfrage hat ergeben, dass Unternehmen vor allem an Datenwissenschaftlern interessiert sind, die in der Lage sind, Geschäftsprobleme mit Hilfe von Daten zu lösen. Dies zeigt, dass maschinelles Lernen nicht nur ein Trend ist, sondern tatsächlich in der Geschäftswelt angewendet wird.

⚙️ Typischer Workflow in der praktischen Umsetzung von maschinellem Lernen Lassen Sie uns nun einen Blick auf den typischen Worklflow bei der praktischen Umsetzung von maschinellem Lernen werfen. In der Regel beginnt der Prozess mit der Festlegung der Geschäftsprobleme, für die maschinelles Lernen eingesetzt werden soll. Hier sind oft Business-Leader und Analysten involviert, die verschiedene Anwendungsfälle auswählen.

Dann folgen verschiedene Validierungsprozesse, bei denen in Zusammenarbeit mit Data Scientists und Machine Learning Engineers mehrere Überprüfungsschritte durchgeführt werden. Dies beinhaltet wiederholte Überprüfungen und die Zusammenarbeit mit anderen Ingenieuren, um die Ergebnisse in Produkte zu integrieren. Wie Sie sehen, ist dieser Workflow oft zeitaufwändig und erfordert spezielles Fachwissen und Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Rollen.

😃 Warum Amazon Sagemaker Canvas? Hier kommt Amazon Sagemaker Canvas ins Spiel. Mit diesem no-code Service können Business Analysts und andere Nicht-Data-Scientists maschinelles Lernen validieren und implementieren, ohne spezifische Codierkenntnisse zu haben. Dadurch werden Zeit und Ressourcen gespart. Selbst wenn Unternehmen bereits ein Data Science Team haben, können sie durch die Nutzung von Amazon Sagemaker Canvas die Arbeitszeit der Data Scientists reduzieren und den Workflow optimieren.

Ein weiterer Vorteil ist die Möglichkeit, externe Datenquellen wie lokale PCs, S3 oder Redshift in die Plattform zu integrieren. Die visuelle Benutzeroberfläche bietet eine einfache Möglichkeit, Daten zu analysieren, Modelle zu erstellen und Ergebnisse zu validieren. Zudem bietet Amazon Sagemaker Canvas Funktionen zur Modellbewertung, zur gemeinsamen Nutzung von Modellen unter Teammitgliedern und zur Batch- und On-the-fly-Vorhersage.

Natürlich gibt es auch Nachteile bei der Verwendung von Amazon Sagemaker Canvas. Die Plattform kann möglicherweise nicht alle spezifischen Anforderungen abdecken und in einigen Fällen kann die Zusammenarbeit mit Data Scientists erforderlich sein. Es ist wichtig, diese Aspekte bei der Entscheidung für die Nutzung von Amazon Sagemaker Canvas zu berücksichtigen.

🌐 Anwendungsbeispiele für Amazon Sagemaker Canvas Lassen Sie uns nun einige Anwendungsbeispiele betrachten, in denen Amazon Sagemaker Canvas erfolgreich eingesetzt wurde. Ein Unternehmen namens Maruhan konnte durch den Einsatz von Amazon Sagemaker Canvas, ihre Verkaufsprognosen effizienter und genauer gestalten und so ihre Geschäftsabläufe optimieren. Früher erforderte die manuelle Prognose von Verkaufszahlen viel Zeit und es gab Unterschiede in den Prognoseergebnissen aufgrund der Unterschiede im Wissen und der Erfahrung des Personals. Durch die Nutzung von Amazon Sagemaker Canvas konnte Maruhan sowohl die Arbeitszeit als auch die Genauigkeit ihrer Prognosen verbessern.

📝 Zusammenfassung In dieser Sitzung haben wir uns mit dem Thema "Müheloses maschinelles Lernen ohne Code mit Amazon Sagemaker Canvas" befasst. Wir haben den Bedarf und die Herausforderungen im Bereich maschinelles Lernen und Datenanalyse besprochen und die Rolle von Amazon Sagemaker Canvas bei der Vereinfachung des Workflows erläutert.

Abschließend haben wir Anwendungsbeispiele von Unternehmen vorgestellt, die Amazon Sagemaker Canvas erfolgreich eingesetzt haben, um ihre Geschäftsabläufe zu optimieren. Amazon Sagemaker Canvas ist ein leistungsstarkes Tool, das die Umsetzung von maschinellem Lernen erleichtert und sowohl für Unternehmen ohne Datenwissenschaftliche Fachkenntnisse als auch für Data Scientists nützlich sein kann.

Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit und ich hoffe, Sie haben einen interessanten Einblick in Amazon Sagemaker Canvas bekommen. Wenn Sie weitere Fragen haben oder tiefer in das Thema einsteigen möchten, stehe ich Ihnen gerne zur Verfügung.

💡 Highlights

• Amazon Sagemaker Canvas ermöglicht maschinelles Lernen ohne Code
• Reduziert den Aufwand und die benötigten Ressourcen bei der Validierung und Implementierung von maschinellem Lernen
• Ermöglicht Unternehmen ohne Datenwissenschaftliche Fachkenntnisse den Einsatz von maschinellem Lernen
• Integration von externen Datenquellen wie lokale PCs, S3 und Redshift
• Einfache Bedienung durch visuelle Benutzeroberfläche
• Verbesserung der Effizienz und Genauigkeit von Verkaufsprognosen bei Unternehmen wie Maruhan

FAQ: Q: Wer kann Amazon Sagemaker Canvas nutzen? A: Amazon Sagemaker Canvas kann von Unternehmen jeder Branche genutzt werden, die maschinelles Lernen in ihren Geschäftsabläufen einsetzen möchten. Es ist für Personen ohne spezifische Datenwissenschaftliche Fachkenntnisse konzipiert, kann aber auch von Data Scientists genutzt werden, um ihre Arbeitsabläufe zu optimieren.

Q: Welche Vorteile hat die Nutzung von Amazon Sagemaker Canvas? A: Die Nutzung von Amazon Sagemaker Canvas ermöglicht Unternehmen eine zeitsparende und ressourcenschonende Validierung und Implementierung von maschinellem Lernen. Es erleichtert die Integration externer Datenquellen und bietet eine benutzerfreundliche visuelle Benutzeroberfläche für die Analyse von Daten und die Erstellung von Modellen. Darüber hinaus können Modelle mit anderen Teammitgliedern geteilt und für die Batch- oder On-the-fly-Vorhersage verwendet werden.