Amazon Forecast＆Personalizeハンズオンに参加してきた

10/26に開催された「Amazon Forecast＆Personalizeハンズオン」に参加してきました。
参加した感想やAmazon Forecast、Personalizeについての感想を書きます。

勉強会の内容

この資料とこの資料をもとにハンズオン形式でForecastとPersonalizeを触ってみました。
Forecastは時系列予測、Personalizeはレコメンドのサービスです。
ハンズオンの内容はそれぞれ
Forecast：過去1年間の電力消費データを用いて翌日以降の電力消費を予測する
Personalize：個人の映画視聴履歴データを用いておすすめ映画を推薦する
といったものでした。
その後LTがいくつかあり最後は希望者で懇親会でした。

ForecastとPersonalizeを触ってみた感想

良いと思う点
・AWSのコンソールをポチポチするだけで予測やレコメンドができる
・環境（Pythonとかサーバとか）を準備しなくていい
・学習時にハイパーパラメータなどを細かく設定しなくてもいい

簡単に結果が得られるのがとてもいいと思いました。
自分で環境を作ってハイパーパラメータとか調整してってやっているとどうしても結果を得るまでに時間がかかってしまうのですが、ポチポチするだけで数時間ですぐ結果が出るのはとてもいいと思いました。

疑問点
・データソースとしてはRDSとか使える?
・予測結果をAPIとして呼べる?（APIドキュメントがあるので呼べるっぽいが未検証）
・モデルをエクスポートできる?
・インスタンスサイズ変更できないっぽい?（お金の力で学習速度を上げることはできないっぽい?）

今回はS3に置いたcsvファイルを学習データとして使ったのですが、もしワークフローに組み込むならRDSなどのデータをそのまま学習データとして使えるとよさそうだと思います。
また予測結果もAPIなどで取得できないと既存のシステムに組み込んだりするのが難しいと思います。

勉強会の感想

終始なごやかな雰囲気でよかったです。
困ったときもコアメンバーの方や周囲に質問すると誰かが答えてくれる感じでした。
時間も余裕があってゆっくりできました。