スマートスペース

このチュートリアルでは、前のモジュール「スマートサーモスタット」ソリューションを「スマートスペースソリューション」に拡張します。スマートスペースとは、スペースに関するインサイトを使ってスペースを強化する、またはスペースにさらなる機能をもたらすという概念です。アナリティクスと機械学習機能を使って、スマートサーモスタットが設置されている部屋の在室状況に関する生データから予測を導き出します。スマートスペースソリューションでは、サーモスタットのデータから新しい機械学習モデルを作成する方法、および部屋の在室状況の分類を改善してスマートサーモスタットをより一層適切に運用する方法を紹介します。

このラボを始める前に、以下の前提条件を確認してください。

  • AWS IoT Kit 用の M5Stack Core2 ESP32 IoT 開発キットを持っている。
  • プロダクションワークロードを実行していない AWS アカウント (すなわちサンドボックスおよび評価目的用の安全なアカウント) を持っている。
  • 管理者アクセス権限を持つ AWS アカウントのユーザーログイン、またはロールを持っている。
  • Core2 for AWS IoT Kit は AWS IoT Core でプロビジョニングされており、MQTT を介してすでに AWS と通信している。その機能のベースラインがまだ完了していない場合は、 スマートサーモスタット のチュートリアルから始めてください。

学習の目標：このラボを終えると、以下を習得できます。

  1. デバイスのテレメトリを AWS IoT Analytics に転送し、ストレージと変換を行い、分析データセットを作成する方法。
  2. Amazon SageMaker Studio を使用して、データセットから機械学習モデルを自動生成する実験を作成する方法。
  3. 機械学習モデルを消費可能な API エンドポイントにデプロイする方法。
  4. サーバーレス関数がどのようにして機械学習の推論 API を消費してアプリケーションを拡張しているか。

まずは はじめに から開始しましょう。

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