20190807_Aidemy Azure AI ご紹介

1. 深層学習の事例や利活用方法を学べる勉強会を毎月開催、オンライン配信あり深層学習 PJ 推進に必要なビジネスマンやエンジニア育成講座を全国展開実績のある深層学習関連企業との共同 PJや分科会活動を推進する機会の提供目的人工知能や深層学習の実社会での活用を推進知る学ぶ使う３つの機能

2. 福岡大阪広島名古屋東京札幌 https://dllab.connpass.com/ http://dllab.ai/dllab-day-2018/reports/

3. Azure AI テクノロジーご紹介樋口拓人日本マイクロソフト株式会社 Business Development & Transformation Machine Learning BizDev

4. MSR Beijing MSR Cambridge MSR Redmond MSR Montreal MSR New EnglandMSR New York Fueled by Microsoft breakthrough research 96% on RESNET vision test 94.9% on Switchboard test 89.4% on Stanford CoQA test 69.9% with MT Research system 39.5 Teraflops with Intel Stratix 10 MSR India MSR Shanghai 翻訳の品質人間レベルへ到達物体認識の正答率人間レベルへ到達 Switchboar d Switchbo ard cellular Meeting speech IBM Switchboard Broadcast speech 読解力テストの正答率人間レベルへ到達会話認識のエラー率人間レベルへ到達初めてFPGAをデータセンターに配置

5. Microsoft AI の進歩視覚 (Vision) 2016 2017 January 2018March 2018 会話 (Speech) 言語 (Language)

6. マイクロソフトの全ての製品へ AI 組み込み Microsoft 365

7. 3つのソリューションから構成 AI apps & agents Knowledge miningMachine learning

9. スケーラブル & マネージドなインフラストラクチャー Machine Learning Compute 実験サービス Rest API (Swagger) 機械学習モデル Power BI Data warehouses モデル運用管理 & ガバナンス Kubernetes 監査証跡データセットモデルデータソースコード開発ツールモニタリングインタフェース ONNX + App Azure Machine Learning MLOps

10. Any tool + any framework Automated ML + drag & drop + code first Integrated with Azure DevOps

11. Azure Machine Learning service スキルレベルに応じた3つのインターフェース

12. No Code Python SDK Automated ML UI Visual Interface 機械学習の民主化を実現分析プロコード無し分析初心者コード有り Automated ML Python

13. 精度が高いモデルを自動で作成する最新アプローチ “Automated ML” 最適なモデル生成データ前処理/モデルアルゴリズム/ハイパーパラメータデータセット制約条件 (処理時間/回数) ゴール設定（モデル種類/精度評価）機械学習モデル LightGBM Azure Machine Learning Workspace オープンソースで出力！ (Scikit-Learn Pipeline形式)

15. アプリケーション開発のライフサイクルをサポートする Azure DevOps と連携することで、効率的な機械学習プロジェクトが実現可能に Azure Machine Learning Azure DevOps 実験/デプロイの監査証跡機械学習モデルの再現性モデルの運用ライフサイクルの自動化 Data scientist と Application Engineer / System Engineer のコラボレーション

17. フレームワーク開発ツール言語 LightGBM (coming soon)

18. 外観検査の無人化工場での統合的品質管理エッジデバイス設備保全マテリアルインフォマティクス機械学習基盤のオープン化空調設備コスト最適化リアルタイム商品推薦システムビル消費電力需要予測石油・ガスの貯蓄量予測

19. 外観検査による検査工程の効率化工程1 工程2 工程3 ・・・画像検知 AIモデル工場の検査工程の効率化・工数削減 Azure 分析環境エッジデバイスで推論

20. リワークコストの増加、納品の遅れが課題に品質不良の恐れありばらつき: 11% (許容範囲: ≦ 11%) 振動数: 異常に多いビット摩耗: 高工場 2 での結果: ランクB 統合データ品質予測モデル 0 0 1 0 1 0 0 1 1 0 0 1 1 0 0

22. Azure Cognitive Services 人間の認知 (Cognitive) 機能の一部を Web API として利用できる “AI パーツ”

23. セキュリティ強化のため、Cognitive Services Face API を活用し150万人以上のドライバーの顔認証義務付け、ドライバーと乗客の双方を守り、不正行為防止を図っています。 https://newsroom.uber.com/securityselfies/ http://japan.cnet.com/news/service/35089519/ Uber : 2009年に設立したライドシェアリング企業。今や66ヵ国、508都市でサービスを提供。サンフランシスコ最大のタクシー会社は Uberの影響により破産申請。創業6年で時価総額が GEやホンダを超える（6兆円）といわれるユニコーン企業

24. Vision Language Face Recognition & Identification Text and handwriting recognition (OCR) Customizable image recognition Language Detection Language Understanding Key phrase extraction Text Sentiment Analysis

26. Azure Search Text Analytics Speech to Text Azure Machine Learning (カスタムスキル) … Form Recognizer データに示唆情報(タグ)を付与し、全てのデータを横断的に探索可能にする構造化された洞察を提供します。

27. Ingest 言語検出顔検出組織キーワードキーフレーズ抽出 Extract experience 2 3 1 document primaryImage secondaryImage job company duration job company duration job company duration Cognitive search capability

28. Ingest 5年以上の職務経験がある人 Extract Search experience 2 3 1 document primaryImage secondaryImage job company duration job company duration job company duration Cognitive search capability

29. MICROSOFT CONFIDENTIAL 本資料は情報提供のみを目的としており、本資料に記載されている情報は、本資料作成時点でのマイクロソフトの見解を示したものです。状況等の変化により、内容は変更される場合があります。本資料に表記されている内容（提示されている条件等を含みます）は、貴社との有効な契約を通じて決定されます。それまでは、正式に確定するものではありません。従って、本資料の記載内容とは異なる場合があります。また、本資料に記載されている価格はいずれも、別段の表記がない限り、参考価格となります。貴社の最終的な購入価格は、貴社のリセラー様により決定されます。マイクロソフトは、本資料の情報に対して明示的、黙示的または法的な、いかなる保証も行いません。 © 2019 Microsoft Corporation. All rights reserved.

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Deep Learning Lab（ディープラーニング・ラボ）

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