住宅の価値の決定は、機械学習 (ML) を使用する典型的な例です。 大きな影響を与えたのは、Harrison と Rubinfeld (1978 年) で、革新的な論文とデータセットを発表しました。このデータセットは、非公式にボストン住宅データセットとして知られるようになりました。 この独創的な研究は、彼らの研究の主な焦点であった空気の質など、さまざまな側面の関数として住宅価格を推定する方法を提案しました。 ほぼ 50 年が経ち、住宅価格の推定は、ビジネス上の意思決定にデータと ML を使用することに関心のある学生や専門家にとって重要な教材となっています。
この投稿では、ビジュアル質問応答 (VQA) のタスク用に特別に設計されたオープンソース モデルの使用について説明します。 VQA を使用すると、自然言語を使用して写真について質問し、質問に対する回答を平易な言語で受け取ることができます。 この投稿の目的は、このテクノロジーを使用して何が可能になるかを示唆し、実証することです。 この機能を次の方法で使用することを提案します。 アマゾンセージメーカー ML ユースケースにおける回帰モデルの精度を向上させるためのサービスのプラットフォームであり、ビジュアル イメージの自動タグ付けを独立して提供します。
対応するものを提供します YouTubeビデオ これはここで説明する内容を示しています。 ビデオの再生は途中から始まり、最も重要なポイントがハイライトされます。 概念を強化し、より深く理解するために、ビデオを読みながらこの内容を理解することをお勧めします。
基礎モデル
このソリューションは、Hugging Face モデル リポジトリに公開された基礎モデルの使用に重点を置いています。 ここでは、この用語を使用します 基礎モデル 大規模で多様なデータに対して事前トレーニングされた人工知能 (AI) 機能を説明します。 基礎モデルは、モデルをゼロからトレーニングする負担なしにすぐに使用できる場合があります。 一部の基礎モデルは微調整できます。これは、ビジネスに関連するものの、元の一般化された公開モデルには欠けている追加のパターンを教えることを意味します。 ユースケースや知識体系に固有の正しい応答を提供するには、微調整が必要になる場合があります。
ハグ顔 リポジトリには、いくつかの VQA モデルから選択できます。 この記事の執筆時点で最もダウンロード数の多いモデルを選択しました。 この投稿では、オープンソース モデル リポジトリのモデルを使用する機能を示していますが、ゼロからトレーニングしたモデルや別の信頼できるプロバイダーから使用したモデルにも同じ概念が当てはまります。
古典的なユースケースに対する最新のアプローチ
住宅価格の見積もりは、従来、不動産の特徴を価格に反映する表形式のデータを通じて行われてきました。 考慮すべき特徴は何百もある可能性がありますが、基本的な例としては、完成した空間における家のサイズ、寝室とバスルームの数、住居の場所などが挙げられます。
機械学習は、表形式のデータ以外にも、音声、静止画、動画、自然言語などの多様な入力ソースを組み込むことができます。 AI における用語は、 マルチモーダル 画像や表形式のデータなど、さまざまなメディア タイプの使用を指します。 この投稿では、マルチモーダル データを使用して、今日の現代世界によって生み出される豊富なデジタル排気の中に閉じ込められた隠れた価値を見つけて解放する方法を示します。
この考えを念頭に置いて、基礎モデルを使用して不動産の画像から潜在的な特徴を抽出する方法を示します。 これまで表形式のデータでは得られなかった、画像で見つかった洞察を利用することで、モデルの精度を向上させることができます。 この投稿で説明した画像と表形式のデータは両方とも、もともと利用可能であり、公開されていました。 GitHubの アーメドとムスタファ著(2016)。
絵は千語の価値がある
VQA の機能を理解したところで、次の XNUMX つのキッチンの画像を考えてみましょう。 これらの画像から家の価値をどのように評価しますか? あなた自身に尋ねたい質問は何ですか? それぞれの写真があなたの心の中に何十もの疑問を呼び起こすかもしれません。 これらの質問の中には、住宅評価プロセスを改善する有意義な回答につながるものもあります。
写真提供: Francesca Tosolini (L) および Unsplash の Sidekix Media (R)
次の表は、質問とそれに対応する回答を示して、VQA インタラクションの逸話的な例を示しています。 回答は、カテゴリ応答、連続値応答、またはバイナリ応答の形式で返されます。
質問例 | 基礎モデルからの回答例 |
カウンタートップは何でできていますか? | 花崗岩、タイル、大理石、ラミネートなど。 |
これは高価なキッチンですか? | はい・いいえ |
独立したシンクは何個ありますか? | 0、1、2 |
参照アーキテクチャ
この投稿では、 AmazonSageMakerデータラングラー データセット内の何千もの写真に対して、統一された一連の視覚的な質問をするためです。 SageMaker Data Wrangler は、データ準備と特徴エンジニアリングのプロセスを簡素化することを目的として構築されています。 SageMaker Data Wrangler は 300 を超える組み込み変換を提供することで、ML 用の表形式データや画像データの準備にかかる時間を数週間から数分に短縮します。 ここで、SageMaker Data Wrangler は、元の表形式セットのデータ特徴と、モデル トレーニング用の基礎モデルの写真から生まれた特徴を組み合わせます。
次に、次を使用して回帰モデルを構築します。 Amazon SageMaker キャンバス。 SageMaker Canvas は、コードを書かずにモデルを構築し、わずか 2 ~ 15 分で暫定的な結果を提供できます。 次のセクションでは、このソリューション ガイダンスを可能にするために使用されるリファレンス アーキテクチャを提供します。
Hugging Face やその他のプロバイダーの人気モデルの多くは、ワンクリックで導入できます。 Amazon SageMaker ジャンプスタート。 これらのリポジトリでは、何十万ものモデルが利用可能です。 この投稿では、SageMaker JumpStart では利用できないモデルを選択します。これには顧客によるデプロイが必要です。 次の図に示すように、推論用に Hugging Face モデルをデプロイします。 Amazon SageMakerスタジオ ノート。 ノートブックは、リアルタイム推論用のエンドポイントをデプロイするために使用されます。 このノートブックは、Hugging Face バイナリ モデル、コンテナー イメージへのポインター、モデルの予期される入出力と一致する専用の inference.py スクリプトを含むアセットを使用します。 これを読んでいる時点で、利用可能な VQA モデルの組み合わせは変更される可能性があります。 重要なことは、これを読む時点で利用可能な VQA モデルを確認し、独自の API リクエストとレスポンスのコントラクトを持つ選択したモデルをデプロイする準備をしておくことです。
VQA モデルが SageMaker エンドポイントによって提供された後、SageMaker Data Wrangler を使用してパイプラインを調整し、最終的に表形式のデータとデジタル画像から抽出された特徴を組み合わせ、モデルのトレーニング用にデータを再形成します。 次の図は、本格的なデータ変換ジョブがどのように実行されるかを示しています。
次の図では、SageMaker Data Wrangler を使用してデータ準備タスクを調整し、SageMaker Canvas をモデルのトレーニングに使用します。 まず、SageMaker Data Wrangler が使用するのは、 Amazonロケーションサービス 生データで利用可能な郵便番号を緯度と経度の特徴に変換します。 XNUMX 番目に、SageMaker Data Wrangler は、リアルタイム推論のために SageMaker がホストするエンドポイントに数千枚の写真を送信することを調整し、シーンごとに均一な質問セットを行うことができます。 これにより、キッチン、バスルーム、家の外観などで観察される特徴を記述する豊富な特徴が得られます。 SageMaker Data Wrangler によってデータが準備されると、トレーニング データ セットが次の場所で利用可能になります。 Amazon シンプル ストレージ サービス (アマゾンS3)。 SageMaker Canvas は、S3 データを入力として使用し、コードを書かずに、わずか 2 ~ 15 分でモデルをトレーニングできます。
SageMaker Data Wrangler を使用したデータ変換
次のスクリーンショットは、SageMaker Data Wrangler ワークフローを示しています。 ワークフローは、Amazon S3 に保存されている数千枚の家の写真から始まります。 次に、シーン検出器がキッチンやバスルームなどのシーンを判定します。 最後に、シーン固有の一連の質問が画像に対して行われ、その結果、トレーニングに使用できるより豊富な表形式のデータセットが得られます。
以下は、基礎モデルと対話し、キッチンの写真に関する情報を取得するために使用される SageMaker Data Wrangler カスタム変換コードの例です。 前のスクリーンショットで、キッチン機能ノードを選択すると、次のコードが表示されます。
セキュリティ上の考慮事項として、まず SageMaker Data Wrangler が SageMaker リアルタイム エンドポイントを呼び出せるようにする必要があります。 AWS IDおよびアクセス管理 (私は)。 同様に、SageMaker Data Wrangler を通じて呼び出す AWS リソースには、同様の許可アクセス許可が必要です。
SageMaker Data Wrangler の前後のデータ構造
このセクションでは、元の表形式データと拡張データの構造について説明します。 拡張データには、この使用例に関連した新しいデータ機能が含まれています。 アプリケーションでは、分類や回帰のタスクに役立つように、画像内で利用できるさまざまな質問のセットを時間をかけて想像してください。 アイデアとしては、できるだけ多くの質問を想像し、それが付加価値をもたらすかどうかを確認するためにテストすることです。
元の表形式データの構造
ソースに記載されているとおり GitHubレポ、サンプル データセットには、プロパティごとに 535 つの画像を含む XNUMX の表形式のレコードが含まれています。 次の表は、元の表形式データの構造を示しています。
特徴 | コメント |
寝室の数 | . |
バスルームの数 | . |
面積 (平方フィート) | . |
郵便番号 | . |
価格 | これは、予測されるターゲット変数です。 |
拡張データの構造
次の表は、画像から派生したいくつかの新しい特徴を含む強化されたデータ構造を示しています。
特徴 | コメント |
寝室の数 | . |
バスルームの数 | . |
面積 (平方フィート) | . |
緯度 | 元の郵便番号を Amazon Location Service に渡すことによって計算されます。 これは ZIP の重心値です。 |
経度 | 元の郵便番号を Amazon Location Service に渡すことによって計算されます。 これは ZIP の重心値です。 |
寝室にはアーチ型の天井がありますか? | 0 = いいえ。 1 = はい |
お風呂は高いですか? | 0 = いいえ。 1 = はい |
キッチンは高価ですか? | 0 = いいえ。 1 = はい |
価格 | これは、予測されるターゲット変数です。 |
SageMaker Canvas を使用したモデルのトレーニング
SageMaker Data Wrangler 処理ジョブは、表形式のトレーニング データセット全体を完全に準備し、Amazon S3 で利用できるようにします。 次に、SageMaker Canvas は、ML ライフサイクルのモデル構築フェーズに取り組みます。 Canvas は、S3 トレーニング セットを開くことから始まります。 モデルを理解できることは、多くの場合、顧客の重要な要件です。 コードを記述することなく、数回クリックするだけで、SageMaker Canvas はモデルのパフォーマンスに関する豊富な視覚的なフィードバックを提供します。 次のセクションのスクリーンショットに見られるように、SageMaker Canvas は、単一の機能がモデルにどのように情報を与えるかを示しています。
オリジナルの表形式データと不動産画像から得られた特徴を使用してトレーニングされたモデル
次のスクリーンショットから、物件の画像から開発された機能が重要であることがわかります。 これらの結果に基づくと、写真からの「このキッチンは高価ですか」という質問は、元の表形式セットの「寝室の数」よりも重要であり、特徴重要度の値はそれぞれ 7.08 と 5.498 でした。
次のスクリーンショットは、モデルに関する重要な情報を提供します。 まず、残差グラフでは、セット内のほとんどの点が紫色の影付きゾーンの周囲に集まっていることが示されています。 ここでは、この図の XNUMX つの外れ値が SageMaker Canvas の外側で手動で注釈を付けられています。 これらの外れ値は、実際の住宅価格と予測値との間の大きなギャップを表します。 さらに、R2 値の範囲は 0 ~ 100% ですが、76% で表示されます。 これは、モデルが不完全であり、住宅価値を完全に推定するためにすべての多様性を完全に説明するのに十分な情報ポイントがないことを示しています。
外れ値を使用して追加のシグナルを見つけて提案し、より包括的なモデルを構築できます。 たとえば、これらの外れ値の不動産には、スイミング プールが含まれたり、広大な土地に位置したりする場合があります。 データセットにはこれらの特徴は含まれていませんでした。 ただし、このデータを見つけて、追加機能として「スイミング プールあり」を含む新しいモデルをトレーニングできる場合があります。 理想的には、次回の試行で R2 値は増加し、MAE 値と RMSE 値は減少します。
不動産画像から得られた特徴を使用せずにトレーニングされたモデル
最後に、次のセクションに進む前に、画像の特徴が役に立ったかどうかを調べてみましょう。 次のスクリーンショットは、VQA モデルの機能を除いた別の SageMaker Canvas トレーニング済みモデルを示しています。 モデルのエラー率が RMSE 282K から RMSE 352K に増加していることがわかります。 このことから、画像からの 20 つの簡単な質問により、モデルの精度が約 XNUMX% 向上したと結論付けることができます。 図示されていませんが、完全に言うと、R2 次のモデルの値も同様に悪化し、VQA 機能を備えた場合の値 62% から 76% に低下しました。 これは、SageMaker Canvas を使用して、ビジネス ニーズを満たすモデルを生成するデータ駆動型のアプローチを迅速に実験して使用する方法を示す例です。
今後
特に、一般的な事前トレーニング済みトランスフォーマー (GPT) が 2022 年 XNUMX 月に正式に主要な関心のテーマになって以来、多くの組織が基盤モデルへの関心を高めています。基盤モデルへの関心の大部分は、大規模言語モデル (LLM) タスクに集中しています。 ; ただし、コンピューター ビジョンや、より狭い範囲では、ここで説明する特殊な VQA タスクなど、他にもさまざまな使用例が利用可能です。
この投稿は、業界のユースケースを解決するためのマルチモーダル データの使用を促す一例です。 VQA の使用法と利点を回帰モデルで実証しましたが、後続の検索やビジネス ワークフロー ルーティングのために画像にラベルを付けたりタグ付けしたりするためにも使用できます。 販売または賃貸に掲載されている物件を検索できることを想像してみてください。 タイル張りの床または大理石のカウンタートップのある物件を探したいとします。 現在では、候補物件の長いリストを取得し、各候補を参照しながら視覚的にフィルターをかける必要があるかもしれません。 代わりに、ユーザーが明示的にタグ付けしていない場合でも、これらの機能を含むリストをフィルターできることを想像してください。 保険業界では、画像から損害賠償請求を見積もったり、ビジネス ワークフローの次のアクションをルーティングしたりできる機能を想像してみてください。 ソーシャル メディア プラットフォームでは、写真に後で使用できるように自動タグを付けることができます。
まとめ
この投稿では、基盤モデルによって実現されるコンピューター ビジョンを使用して、SageMaker プラットフォームを使用して古典的な ML ユースケースを改善する方法を説明しました。 提案されたソリューションの一部として、パブリック モデル レジストリで利用可能な一般的な VQA モデルを見つけ、リアルタイム推論のために SageMaker エンドポイントを使用してそれをデプロイしました。
次に、SageMaker Data Wrangler を使用して、豊富な表形式データのセットを生成するために画像に対して均一な質問を行うワークフローを調整しました。 最後に、SageMaker Canvas を使用して回帰モデルをトレーニングしました。 サンプル データセットは非常に単純であるため、設計上不完全であることに注意することが重要です。 それでも、SageMaker Canvas を使用すると、モデルの精度を理解し、追加の信号を探してベースライン モデルの精度を向上させることが簡単になります。
この投稿が、組織が所有するマルチモーダル データの使用を促進することを願っています。 さらに、この投稿がモデルのトレーニングを反復プロセスとして考えるきっかけになったことを願っています。 優れたモデルは、ある程度の忍耐力があれば達成できます。 ほぼ完璧なモデルは、おそらくターゲットの漏れや過剰適合の結果、あまりにも優れているため、真実であるとは言えない可能性があります。 理想的なシナリオは、良好ではあるが完璧ではないモデルから始まることです。 誤差、損失、残差プロットを使用すると、追加のデータ信号を取得して、最初のベースライン推定の精度を高めることができます。
AWS は、最も広範かつ詳細な ML サービスとサポートするクラウド インフラストラクチャのセットを提供し、すべての開発者、データ サイエンティスト、専門家が ML を利用できるようにします。 SageMaker Data Wrangler や SageMaker Canvas などの SageMaker プラットフォームの詳細について知りたい場合は、AWS アカウント チームに連絡して会話を開始してください。 また、SageMaker Data Wrangler について詳しく読むことも検討してください。 カスタム変換.
参考文献
アーメド、EH、ムスタファ、M. (2016)。 視覚的およびテキスト的特徴から住宅価格を推定します。 IJCCI 2016 - 第 8 回計算知能に関する国際合同会議議事録、3、62 ~ 68。
ハリソン・ジュニア、DL、ルービンフェルド、DL (1978)。 快楽的な住宅価格ときれいな空気への需要。 環境経済と管理のジャーナル, 5(1)、81-102。
キム、W.、ソン、B.、キム、I.. (2021)。 ViLT: 畳み込みや領域監視を行わないビジョンと言語のトランスフォーマー。 第 38 回機械学習国際会議の議事録 (機械学習研究議事録)。 139:5583-5594。
著者について
チャールズ・ラフリン 主任 AI/ML スペシャリスト ソリューション アーキテクトであり、AWS の Amazon SageMaker サービス チームで働いています。 彼はサービスロードマップの形成を支援し、さまざまな AWS 顧客と日々協力して、最先端の AWS テクノロジーとソートリーダーシップを活用してビジネスの変革を支援しています。 チャールズはサプライチェーン管理の修士号と博士号を取得しています。 データサイエンスの博士号を取得しました。
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- 情報源: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/use-foundation-models-to-improve-model-accuracy-with-amazon-sagemaker/
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