Amazon Comprehend
自然言語処理を実施するAIサービス。 テキストから場所や人物、
キーフレーズ、 感情を検出することができる。
Amazon Lex
音声やテキスト型のチャットボットを作成する対話型インタ フェースの構築サービス
AWS Chatbot
チャットチャネルでの AWS ワークロードのモニタリング、運用、
トラブルシューティングを簡単に行えるようにするインタラク ティブなエージェント。 Slack連携が可能
Amazon Kendra
自然言語の非構造化データを機械学習により検索するサービス
Amazon Translate
テキストベースのコンテンツを多言語へ翻訳するニューラル機械 翻訳サービス。 リアルタイム翻訳処理も可能
Amazon Polly
テキストを自然な音声に変換するText to Speechのサービス。
Alexa for Business
「組織でAlexaを使用するためのスキルやツールを提供するサービ
ス。 Alexaをオフィスの共有エリアにいるすべての人に共有して、 会議室を管理するなども可能
Amazon Transcribe
音声をテキストに変換する文字起こしサービス
AWS DeepComposer
生成AIによるモデルを利用して音楽を作成しながら機械学習を学 |べるサービス
Amazon Forecast
数値データを利用した時系列予測サービス。 S3データから製品 需要計画、財務計画などに対する予測モデルを作成する。
Amazon Personalize
ECサイトなどのパーソナライズおよびレコメンデーション生成 できるサービス。 AutoML機能によって適切なアルゴリズムの選 択して、 パーソナライズされた予測の生成が行える。
Amazon Fraud Detector
潜在的に不正なオンラインアクティビティを検出する不正検出モ デルを作成できるフルマネージド型サービス
Amazon Rekognition
画像と動画の解析を実行するサービス。画像と動画内の物体、 シーン、テキスト、 不適切なコンテンツの識別ができる。
Amazon Textract
電子ドキュメントからテキストデータを抽出するサービス。 マル チカラムなどのレイアウト、テーブルやフォームの関連などを識 別可能
Amazon Machine
Learning
機械学習のモデルを構築し、予測を生成するサービス。モデルの データソースとして、 S3に保存されたデータセット、 Redshift またはRDSのMySQL が使用できる。
Amazon SageMaker
データのクレンジングや前処理やモデル作成に利用可能なブラウ ザベースのIDEやJupiterノートブック環境などの機械学習モデル の開発構築が提供される。SageMaker Canvasはノーコード
Amazon Augmented AI
機械学習アプリケーションに対する人によるレビューが必要な ワークフローを構築および管理するサービス
AIによる要約・使い方の説明
AIによる分析のため、間違った解釈や説明をしている場合があります。
要約
この単語帳は、AWSの資格試験(AWS Certified Solutions Architect - Associate)の学習者をターゲットに、AWSが提供する主要なAI・機械学習関連サービスを体系的にまとめたものです。
収録されている内容は、テキストや音声の解析を行うサービス(Comprehend、Transcribe、Polly、Translate)、画像や動画を認識するサービス(Rekognition、Textract)、さらに高度な予測や分析を行うサービス(Forecast、Personalize、Fraud Detector、Kendra)など多岐にわたります。また、開発者が機械学習モデルを構築・運用するための「Amazon SageMaker」や、AI開発を支援する「Augmented AI」などの基盤ツールも含まれています。
各サービスがどのような入出力を行い、どのようなビジネス課題を解決できるかという「サービスごとの役割」が簡潔に定義されており、アーキテクチャ設計時にどのAIサービスを組み込むべきかという判断力を養うために最適な構成となっています。
使い方
本単語帳は、主にAWSの認定試験対策や、AWS環境でのAI活用を検討しているエンジニアを対象としています。
まず、各サービスの名前と「それが何をするものか」という基本機能を結びつけて覚えることが第一歩です。試験においては「ある要件を満たすためにどのサービスを選択すべきか」という選択問題が多いため、単に機能を暗記するだけでなく、サービス名から具体的なユースケース(例:Rekognition=画像分析、Textract=ドキュメントのテキスト抽出)を即座に想起できるように反復学習を行うことを推奨します。
また、SageMakerのような包括的なプラットフォームサービスと、Comprehendのような特化型サービスの違いを意識すると、システム設計の理解度が深まります。現場での活用を想定する場合、まずは各サービスの概要を把握し、その後、AWS公式のドキュメントやアーキテクチャ図で実際の構成例を確認することで、より実践的な知識として定着させることが可能です。
#AWS #人工知能 #機械学習 #クラウドコンピューティング #資格試験対策 #SAA