イントロ
AIユースケースとAWSマネージドサービス
入力・欲しい出力・運用責任からサービスを対応付ける
音声、文章、画像などの代表的AI機能をAPI等で利用でき、利用者がモデル基盤の多くを直接構築・運用せずに済むサービスです。
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学習モード
外観
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定義
- とは、代表的なAI機能を、基盤の多くを利用者が管理せず使えるサービスです。
- たとえば
- Amazon Transcribeは音声を文字へ、Translateは翻訳、Comprehendは文章分析、Lexは会話、Pollyは文章を音声へ変換します。SageMaker AIは広いライフサイクルを支えます。試験では入力、出力、カスタマイズ、運用範囲を対応させます。
手順
ユースケースから選ぶ順序
- 1
入力が音声、文章、画像、表のどれかを確認する。
- 2
欲しい出力が文字起こし、翻訳、分析、対話、音声化、予測のどれかを決める。
- 3
既成機能で足りるか、独自モデル開発が必要かを分ける。
- 4
精度、言語、遅延、データ保護などの条件を最後に照合する。
要点
判断で押さえる境界
入力と出力で見分けます。は画像、とは言語・音声を扱います。、、、、も、入力・出力・必要な行動で分けます。文章分析は、文字から音声はのように変換方向も確認します。
- 1
入力と出力の変換で覚える
- 2
既成APIと独自MLを分ける
- 3
サービス名だけでなく制約を照合
例
- 場面
- 多言語コールセンターで、通話を記録し、文字化してから別言語へ翻訳します。
- 順に考えると
- 最初の音声→文字は、次の文字→別言語の文字はが担当します。もし会話ボットとして意図を理解し手続きを進める要件まで加わればを検討します。一つのサービスへ全工程を押し込まず、変換ごとに役割を分けます。
- ここが結論
- データの流れを分解し、各マネージド機能を正しい位置へ置けます。
注意
SageMaker AIは単一用途APIの別名ではない
確認
AIF-C01 判断チェック
Q1
録音音声を文章へ変換したい場合の第一候補はどれですか。
まとめ
まとめ
- 1
マネージドAIは代表能力を利用しやすくする
- 2
入力と出力でサービスを対応付ける
- 3
工程を分けると複数サービスの役割が見える
- 4
独自性が高い場合は広いML基盤も検討
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