Amazon SageMaker: Build an Object Detection Model Using Images Labeled with Ground Truth (Japanese) (日本語字幕版)

このコースでは、ワールドワイド AI/ML テックリーダーであるデニス・バタロフ博士が、Amazon SageMaker と Amazon SageMaker Ground Truth を使用して機械学習パイプラインを実装する方法を紹介します。まずラベリングされたデータセットを作成し、次にオブジェクト検出モデルをトレーニングするためのトレーニングジョブを作成して、最後に Amazon SageMaker を使用してモデルの作成と更新を行います。

対象者

このコースの対象者は以下の通りです。

• Sagemaker SDK および Python を使用して Amazon SageMaker で機械学習パイプラインを作成したい開発者およびデータサイエンティスト
• 独自のラベル付きデータセットを作成するために Amazon SageMaker Ground Truth を使用したい開発者およびデータサイエンティスト

コースの目的

このコースでは、以下を行う方法を学習します。

• Amazon SageMaker Ground Truth でラベリングされた画像を使用して機械学習モデルをトレーニングする
• Amazon SageMaker Ground Truth を使用して、データセットにある個々の画像上のミツバチの正確な位置を識別する
• Amazon SageMaker に組み込まれたアルゴリズムを使用してオブジェクト検出モデルをトレーニングする
• 自動化されたハイパーパラメータチューニングジョブを使用して、最適なハイパーパラメータのセットを見つける

前提条件

このコースの参加者には、以下の前提条件を満たしていることが推奨されます。

• Amazon SageMaker (https://aws.amazon.com/sagemaker/) に関する基本的な理解
• Pandas、NumPy、SageMaker、および Boto3 などの各種ライブラリを使った Python プログラミング言語の基本的な理解

実施形式

このコースは次の形式で実施します。

• デジタルトレーニング

所要時間

• 70 分間

コースの概要

このコースでは、以下の概念を取り上げます。

• データのダウンロード
• ラベリングジョブの実行
• モデルのトレーニング
• モデルのデプロイメント
• ハイパーパラメータ/自動モデルチューニング
• ハイパーパラメータ最適化の結果の検証
• 機械学習本番モデルの置き換え