Amazon EBS（Elastic Block Store）は、素早くデータにアクセスする必要があり、長期永続性が必要なデータを格納する場合に推奨されている。 主に、 * データベース * 細かい更新が必要なアプリケーション * ブロックレベルの未初期化のストレージを使用する…

Amazon Simple Storage Service バケットと呼ばれるリソースにオブジェクトとしてデータを保管する バケットは無制限にオブジェクトを保管することができる オブジェクトの最大サイズは5TBまで スポンサーリンク // バージョニングを有効にすることで、バー…

VPCのセキュリティグループは、インスタンスの仮装ファイアウォールとして機能し、インバウンドトラフィックとアウトバンドトラフィックを制御する。 VPCでインスタンスを起動した場合は、最大で5つのセキュリティグループを割り当てることができ、インスタ…

クラスタプレイスメントグループとは、単一のAZ内のインスタンスを論理的にグループ化したもので、同一リージョン内のピアVPCを跨って構成することができる。 スポンサーリンク // 主な利点としては、10Gbpsのフロー制限と、非ブロッキング、非オーバーサブ…

DBインスタンスを1年、または3年予約することで大幅な値引きが適用されるようになっている。 インスタンスタイプとリージョンに関連付けされており、マルチAZにもシングルAZにも適用することができる。 Amazon Web Servicesではじめる新米プログラマのための…

EBSプロビジョンドIOPS SSDは、プロビジョニングした容量で決まり、そのストレージを解放するまで料金が発生する。 また、1秒あたりの入出力オペレーションの回数も時間数で按分計算されて1秒単位で課金される。 AWS認定資格試験テキスト AWS認定 クラウドプ…

ユーザ独自のアクセスキー（アクセスキーID、シークレットアクセスキー）を用いて、AWS CLIやAWS SDKを使用することで設定を変更することができる。 AWSをはじめよう ?AWSによる環境構築を1から10まで? はじめようシリーズ作者: mochikoAsTech発売日: 2018/1…

期間内の特定時点から復旧を行った場合、新しいエンドポイントを持つ新しいDBインスタンスが生成される。 スポンサーリンク // ユーザやアプリケーションは、このエンドポイントに接続してRDSを利用することになる。 Amazon Web Services パターン別構築・運…

サブネットを作成する インターネットゲートウェイにアタッチする カスタムルートテーブルを作成する セキュリティグループを更新する Elastic IPアドレスを追加する スポンサーリンク // カスタムルートテーブルには、Destinationに「0.0.0.0/0」を設定する…

AWS Storage Gatewayを使用すればよい。 スポンサーリンク // AWS Storage Gatewayは、バックアップソフトと親和性の高いiSCSIテープデバイスとして扱うことができる。 保存先であるiSCSIイニシエーターの宛先をAWS Storage Gatewayに変更するだけで、AWSへ…

情報セキュリティについて、JIS Q 27000にて定義されている。 機密性（Confidentiality） 認可されていない個人、エンティティ又はプロセスに対して、情報を使用させず、また開示しない特性 （暗号化や施錠などで情報を見られないように隠すなどの対策を施す…

人工知能とは 人工知能 Artifitial Intelligence 1956年にアメリカで開催されたダートマス会議で、ジョン・マッカーシーが使った言葉 持論・認識・判断など、人間と同じ処理能力を持つ機械 パターン処理、記号処理、知識の蓄積の順に研究が遍歴している AI効…

介護サポート 高齢化社会になり、介護士側の負担も大きくなってきている。 そんな中で、介護コミュニケーションの支援が注目されている。 熟練の介護士の能力を、初心者の介護士にコーチングする過程で、ディープラーニングが活用されている。 スポンサーリ…

診断支援 ディープラーニングは医療の世界でも活躍をはじめている。 特に、画像による診断などで、病気の早期発見などに役立っている。 例（胃がん） 畳み込みニューラルを活用し、内視鏡画像から胃がんを検出 1画像の診断に0.02秒であり、人間の解析速度を…

自動運転 カメラ、センサーなどから、信号や道路標識、障害物などを識別し、アクセルやブレーキ、ハンドル操作を自動操作を行う自動運転の研究が活発に行われている。 2020年には無人走行による移動サービス 2022年には高速道路でのトラックの隊列走行 これ…

部品工場の不良品の検出・検品 もともとの絶対数の少ない不良品は、たくさんの良品データから特徴量を抽出し、良品の特徴との差分で不良品の検出を行う。 例 オートエンコーダをはじめとする複数の手法を組み合わせ、良品データのみの特徴量から、不良品を検…

変分オートエンコーダ 変分オートエンコーダ（Variational AutoEncoder：VAE）は、可視層と隠れ層からなるオートエンコーダを活用した画像分野における深層生成モデルである。 変分オートエンコーダでは、入力を固定された表現に圧縮するのではなく、統計分…

機械学習においては、何かを認識、識別する以外にも、データを生成する生成タスクにも応用されはじめている。 生成タスクには大きく2種類あり、それぞれについて説明する。 データを元に新しく別の何かを生成する このタスクは、識別モデルの延長とも言える…

2013年に、DeepMind社が、ディープラーニングと強化学習を組み合わせたゲームのブロック崩しの動画を公開した。 DQN Breakout この動画では、人間を上回る記録を残し、大きな反響となった。 この強化学習では、Q学習（Q learning）と呼ばれる手法が使われ、…

機械学習においては、教師あり学習と、教師なし学習についてこれまで触れてきたが、もう一つ、強化学習というものが存在する。 強化学習とは、行動を学習する仕組みである。 ある環境において、目的とするスコアを最大化するためにどのように行動すればよい…

Bidirectional RNN 通常のLSTMは、過去から未来への一方通行にのみ対応しているが、ケースによっては、過去と未来の両方の情報を使って予測する方が効果的な場合もある。 こういった場合、LSTMを2つ組み合わせることで、過去から未来、未来から過去の両ケー…

リカレントニューラルネットワークにおいても、通常のニューラルネットワーク同様、勾配消失問題がある。 さらに、時系列を扱ううえで固有の問題として、現時点では関係性が少なくても、将来は関係性がある、というような入力があった場合に、重みを大きすべ…

時間依存性を学習するリカレントニューラルネットワークの仕組みとは一体どのようになっているのか。 実はそんなに難しいことではなく、通常のニューラルネットワークが持つ隠れ層と同様に、過去の隠れ層が追加されているものが、リカレントニューラルネット…

例えば、こんな事例がある。 電車は朝と夕方に混雑する 電気代は夏と冬に高くなりやすい 年末・年始、ゴールデンウィーク、お盆に外国への旅行者が増加する 世界の人口は緩やかに上昇している これらは、いずれも時間軸に対してパターンを持っている、という…

ディープニューラルネットワークで、様々な手法の開発により、より深く、複雑な学習が行えるようになった一方で、GPUマシンが1台や2台あったところで、その膨大な計算量を捌ききるのは至難の業ともいえる。 機械学習において重要なのは、最適化されたネット…

画像処理に大きな威力を発揮する畳み込みニューラルネットワークは、様々な工夫が加えられたモデルが多数開発されている。 例えば、AlexNetはトロント大学で開発されたもので、2012年のImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge（ILSVRC）で圧倒的…

画像認識を行ううえで、いわゆる一般的なものを認識させるために、実は重大な課題が存在している。 同じ物体でも角度が異なると画像としては見え方が異なってみえる 同じ物体でも拡大縮小によって画像としては見え方が異なってみえる 同じ物体でも光の当たり…

畳み込み層やプーリング層を複数組み合わせることで、複雑な処理が行えるようになるが、これらの層をいくら組み合わせても、出力は画像でしかない。 たとえば、犬や猫などの画像を与えたときに欲しい解は、画像ではなく犬や猫であることを識別できたことであ…

決められた演算を行い、画像サイズを決められたサイズに従って小さくする処理を、プーリングと呼ぶ。 プーリングは、畳み込みニューラルネットワークと違い、フィルターを必要としない分、簡単な仕組みになっている。 また、決められた計算を行うだけなので…

そもそも畳み込みとは、カーネルと呼ばれるフィルタを用いて画像から特徴を抽出する操作をさす。 特徴の抽出は、フィルタを画像の左上から順に重ねあわせていき、画像とフィルタの値をそれぞれ掛け合わせたものの総和をとった値を求めていく、という処理を行…