皆さんは、Amazon Machine Learning（Amazon ML）というAWS（Amazon Web Services）サービスをご存知だろうか。2015年4月に発表されたこのサービスは、昨今の機械学習ブームも相まって、大きな注目を集めた。

　AWS上にクラウドサービスとして機械学習 を行う環境が提供されたことで、今まで機械学習に触れる機会がなかった人々も、様々なデータを用いて機械学習を簡単に試すことができるようになった。

　だが、環境が整えられ、機械学習が簡単に試せるようになった一方で、さらに踏み込んで機械学習を利用していくための基本的な知識やノウハウは依然として必要となっている。

　そこでこの記事では、Amazon MLを題材に、機械学習とはなにか、どのようなことができるのかを解説したい。

Amazon Machine Learningとは

　Amazon MLについて、改めてどのようなサービスなのかを説明する。Amazon MLをご存知の読者も、この機会にどのような特徴を持っているのか、どのような面を得意としているのか、また不得手としているのかを確認してほしい。

　Amazon MLの大きな特徴の一つとして、データの投入から予測モデルの構築、予測API（Application Programming Interface）の提供までの流れが既に用意されているという点がある。訓練用のデータさえ事前に用意してあれば、予測モデルの構築や精度の評価、オンラインで利用可能な予測APIの提供までを、Ｗeb上の管理コンソールで完結して行うことができる。

　加えて、データ投入時に自動的に統計情報を集計し、その情報をもとにデータの各項目を学習に適した形に変換する処理を施してくれるため、利用者が機械学習や統計学の詳細を知らなくても、ある程度は調整した形で学習を行える。