ビッグデータ、IoT、AIなどのキーワードで象徴される最近の世界には数え切れない量のデータや情報が絶えず飛び交っています。

この膨大なデータや情報を処理して、生活に役立てる、ビジネスに応用するとなると人ではなく機械を頼らざる終えませんが、機械に複雑な処理をしてもらうためには、どのような処理をするのかを最初にこちら側が先に設定しなくてはなりません。

ですが、機械学習をどこでどうやって学べばいいのかも分からず、学ぶ場所が見つかったところで、どんな内容が学習できて、そこから何が得られるのかが分かりづらいものに時間とお金を投資するのは誰しもなかなか腰が重いものです。

世界最大のクラウドサービスであるAWSについて、先日ご紹介しましたが、そんな一見ハードルの高い機械学習を支援するため、AWSが過去20年に渡り、社内向けの教材として使っていた機械学習がAWSトレーニング経由で機械学習大学（Machine Learning University）として無料公開されることが2018年11月26日（現地時間）に発表されました！

機械学習大学ではどのようなことが学習できるのでしょうか？調べてみました。

AWSで学べる機械学習大学の内容

機械学習講座には、開発者向け、データサイエンティスト向け、データプラットフォームエンジニア向け、ビジネスプロフェッショナル向けのコースがあり、各コースは初級編、上級編に分けられています。全て合わせて30件以上、合計45時間以上のボリュームとなっています。

内容には、画像認識応用アプリのAmazon Rekognition Videoや音声認識サービスAmazon Pollyも含まれます。詳しくは下記の動画を再生してみてください。

オプションで機械学習のAWS認定を受けることも可能ですが、受験したい場合は有償300ドルの有償になっています。

AWSのAI部門の本部長 Dr. Matt Woodはこのサービスの発表に際して下記のように述べています。（以下、このページより引用）

「アマゾン社内でエンジニアの研修用として使用されてきた機械学習コースと同じ内容のものがAWS経由で全ての開発者に開放されたことを今日共有できることを嬉しく思います。アマゾンでは20年以上に渡って機械学習を活用してきました。社内には機械学習を専門とするエンジニアが数千人おり、実際にアマゾンの小売ページ、製品、フルフィルメント技術、店舗などで、機械学習の恩恵を受けていないものはほとんどありません。AWSの顧客の多くがこの熱意を共有してくれています。以前までは機械学習といえば、資金が潤沢にある大企業においてのみ活用可能なものでしたが、これを全ての開発者にとって活用可能なものにする、ということを私たちはミッションとして掲げています。

Amazon SageMakerやAmazon Rekognition、Amazon Comprehend、Amazon Transcribe、Amazon Polly、Amazon Translate、Amazon Lexなどサービスのおかげで、数千人単位の開発者が機械学習を使ったインテリジェントアプリケーションの構築を今まさに始めようとしています。

彼らの機械学習のどこの段階にいるのかに関係なく、多く寄せられる質問の一つが「機械学習のスキルをどうすればチーム内でより加速させることができますか？」というものです。新しくなったAWS研修およびAWS認定はこの問い合わせに対する私からの回答の一部です。

各自が好きなペースでセルフ学習可能なデジタルコースが、開発者、データサイエンティスト、データプラットフォームエンジニア、そしてビジネスプロフェッショナルの4つのグループに向けた30コース以上、45時間以上の研修、動画、ラボが提供されます。それぞれのコースは基礎から始まり、実例やラボを通じて進められます。開発者たちはアマゾンが実際に直面した問題を楽しみながら解決していくことで学ぶことができるようになっています。

これらにはギフト包装の適応条件、配送ルートの最適化、アマゾンの子会社であるIMDbのデータを活用したエンターテインメントアワードノミネーションの予測などが含まれます。コースでの作業はベストプラクティスを導き出す手助けを行い、Amazon SageMaker、AWS DeepLens、Amazon Rekognition、Amazon Lex、Amazon Polly、Amazon ComprehendなどのAWSの機械学習サービスの使い方をデモンストレーションします。」

まとめ

人工知能（AI）や機械学習、深層学習などの技術に関する基礎的な学習をAmazonのような世界的に有名で実績のある会社の教材で、しかも無料でできるのはとても魅力的ですし、学習したこともきっと実際のビジネスシーンで役に立ってくれることでしょう。

新年も始まったばかりですし、ぜひこの機会に、機械学習には縁のなかった方も始めてみてはいかがでしょうか？

以上、機械学習大学のご紹介でした。

（桑折和宗）