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いろいろなMachineLearning を比べてみよう

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2015/07/25
JAZUG札幌にて、3社のマシンラーニングをかみ砕いて説明。無修正版

Published in: Technology
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いろいろなMachineLearning を比べてみよう

  1. 1. いろいろなマシン ラーニングを くらべてみよう マツイ ミホ
  2. 2. ところでお気づきになりましたでしょうか? 2
  3. 3. あたらしいもの→ 3
  4. 4. ※本せっしょんとあまり関係のない おはなしでした。 4
  5. 5. じこしょうかい 名前:マツイミホ 職業:UIでざいなー すきなこと:ギター(夜、狸小路でうたっ てますたぶん) すきなたべもの:もち すきなおかね:諭吉 すきな言葉:なんとかなるなる 近状:陶芸家になりたい 5
  6. 6. ここ最近行った映画 ・ラブライブ ・ラブライブ ・バケモノの子 ・ラブライブ 来週辺り観に行く予定 ・ラブライブ 6
  7. 7. なにをいっているのかわからないだろうが おれにもわからないんだ。 7
  8. 8. ここ最近、「二次元支部長」と言われて いましたが、画面の中から出てきてみまし た。だって・・・・ 8
  9. 9. 超絶辱め!!!!! 9
  10. 10. ・現在、東京在住。(札幌には2年半ほど住 んでいました。東豊線万歳。タッピー最高。 東区民でした) ・以前は個人事業主だった為、比較的自由 に行き来してたのですが、いまは修業の為 カイシャイン中=自由などない! ・仕方なくSkypeにてご挨拶させていただ いていたら予想以上に大きく映されてい た! 10
  11. 11. そんな二次元支部長のTwitterアカウント →m0n0_san このフォントだと可愛いですね。 アイコンはデフォルトこれってのがありま すが気分で変更します。 「のはこ」で検索していただけると多分い ます。 ※うちの屋号が「モノヅクリノハコ」なので「のはこ」さんなのです。 (豆知識) 11
  12. 12. Bio文にも書いてありますが、基本的には 無益な事しかつぶやきません。 まじめなことは、facebookにしか書かな いので、比べてみるのもまた一興。 12
  13. 13. 本題:みなさんきょうはマシンラーニング について、かなりくわしくなりましたよね。 そこでちょっぴり、Microsoft以外の クラウドサービスでのマシンラーニングに 関してちょこっと興味わきませんか? 13
  14. 14. と、いう訳でほんとーーーーーーうに さっくりとですが、 ・Microsoft ・amazon ・Google の三社のマシンラーニングを比べてみよう かと思います。 14
  15. 15. ※相当ゆるふわです。 難しい言葉はでてきません。 15
  16. 16. 登場人物 16
  17. 17. 17
  18. 18. 18
  19. 19. では、ゆるーくはじめます。 19
  20. 20. 1.amazon みなさんご存知AWS。 20
  21. 21. 21
  22. 22. さて、どこにあるのか? 22
  23. 23. 23
  24. 24. 24
  25. 25. 25
  26. 26. ここでした。 26
  27. 27. ・MLモデルの作成プロセスを説明する仮想化 ツール及びウィザードを提供しています。 ・もともとは電子取引の予測分析の為にうま れました。電子取引の代表例としては、そう、 みんなだいすきamazon(サービス名)だ ね! ・ハードウェアならびにソフトウェアの先行 投資はもちろんありません。ただし、従量課 金です。←ここちゅうい 27
  28. 28. Q:現在使えるリージョンは? 28
  29. 29. 29
  30. 30. A:USーEAST1のみ。(2015年7月現在) 30
  31. 31. Amazonまとめ 1.かんたん 2.管理するために必要な時間と投資が必要 なくなる 3.低コスト・高パフォーマンス 4.すでに実証済みのテクノロジーを活用 5.毎日、数十億件の予測を生成し、それら の予測をリアルタイムに処理できる! スゴイネェ(*´∀`*) 31
  32. 32. 2.Google Googleと言えば、Chrome(ブラウザ)や Gmail、GoogleDriveなどなど、おなじみ なものが多いですが、 さて。 マシンラーニングは? 32
  33. 33. Prediction API 33
  34. 34. ・MLアルゴリズムを利用できる、データ解 析と予測のためのAPI ・データは、Google謹製強力なインフラス トラクチャが分析 ・GoogleAppEngineから直接利用できる ・Python、js、.netなどの言語ライブラ リから利用できる ・購入の予測や感情分析モデルの作成など 使い道は多々あり。ただし「無料の割り当 て」あり。 34
  35. 35. わかったかな? 35
  36. 36. 36
  37. 37. Googleまとめ ・くらうどすとれーじを使用。 ・複数のデータセンターを横断してデータ が複製される。 ・ほとんどの予測クエリは200ミリ秒もか からない。速い。(今後もっと早くなるで しょうね) ・最初6ヶ月は制限付きですが無料なので是 非いじってみてね!(その後は従量制) 37
  38. 38. 3.Microsoft Microsoftのマシンラーニングは、 …もう今日はハンズオンで散々習ったので 今更説明しなくても大丈夫ですよね。 38
  39. 39. えええええええええええええええ!!!! 39
  40. 40. きたあずちゃんに怒られましたので、 ではまずAzureのポータルを見てみましょ う。 40
  41. 41. 41
  42. 42. ・・・・おい。(おこ) 42
  43. 43. 43
  44. 44. しかたがないので新ポータルで見てみま しょう。 44
  45. 45. 45
  46. 46. 「まだ、使えへんで」 46
  47. 47. 47
  48. 48. Microsoftまとめ 新ポータル、いつになったら色々できるよ うになるんでしょうかね… 48
  49. 49. まとめ 各社、得意とする分野が若干異なっていた りはしますが、結局のところ 「機械学習によるどんな統計をさせて、 どんな結果を生みたいのか?」という 定義ぎめをしっかりしちゃえば、今後もっ と研究され、広がっていく分野だと思いま す。ただし、意外と料金かかるので、注意 が必要!(爆死数回経験済) 49
  50. 50. 50

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