Applied Machine Learning: Building Models for an Amazon Use Case (Japanese)

概要

AWS Machine Learning Data Science Capstone:Real World ML Decisions ラボへようこそ。ここでは、機械学習モデルを基礎から構築、トレーニング、テストします。 このラボでは、データのクリーンアップ、特徴量エンジニアリングの実施、アルゴリズムの比較、機械学習に携わる Amazon の ML パイプラインに対するアプローチ方法を直接見ていきます。

このラボでは、機械学習データサイエンティストパスで学んだ数学ベースのトピックを合成します。機械学習を使用して、過去に Amazon Studios チームが直面した実際のビジネス上の課題を解決します。このラボは、無料のデジタルトレーニングである Machine Learning Data Science Capstone とペアになっています。このトレーニングは、「トレーニングライブラリ」で「Capstone」をキーワードにして検索できます（https://www.aws.training/learningobject/wbc?id=49339）

このラボは、次のような背景を仮定して実行します。

2005 年、リードデータサイエンティストとして次のような課題に直面しています。Amazon Studios は映画賞を受賞するような作品を複数制作したいと考えています。受賞の可能性を最大限に引き出すために、予算をプロジェクトに集中しさせています。Amazon の子会社である IMDb の実際のデータセットを使用して、1990 年から 2005 年までに制作された映画について調査します。

IMDb データセットは、この期間中に公開されたすべての映画に関する詳細で包括的なリストです。データセットには、映画の出演者、裏方、作品の概要、その他の制作データなど、重要なデータが含まれています。

このラボでは、賞分析予測モデルを構築して、来るべき 2005年の賞シーズン中にノミネートされる可能性が最も高い映画を予測します。

前提条件

このラボの前提条件は以下のとおりです。

• Microsoft Windows、Mac OS X、Linux (Ubuntu、SuSE、Red Hat) が搭載されている Wi-Fi 対応ノートパソコンを使用できること

  ** 注意**: 受講者ガイドは iPad やタブレット端末でも閲覧できます（ラボ環境へのアクセスには使用できません）。

• Microsoft Windows ユーザーの場合は、コンピュータへの管理者アクセス

• Chrome、Firefox、Internet Explorer 9（これより前のバージョンの Internet Explorer はサポート対象外）などのインターネットブラウザ

所要時間

このラボは、完了までにおよそ 4 時間かかります。

このラボで使用されていない AWS サービス