Demo based presentation of introduction to Microsoft Azure Machine Learning.

1. Microsoft Azure
Machine Learning
”ちょっと”だけ触ってみた

2. Yuki Katada
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(現在フォローワー7人…)
自動化プロジェクト「Genisys」やってます。
Hello!

3. 話すこと
◉ クラウド機械学習概要
◉ Azure Machine Learning 概要
◉ Azure Machine Learning 使い方
話すこと/話さないこと
話さないこと
◉ 機械学習の理論
◉ 機械学習モデル
◉ 計算式
◉ 機械学習フレームワーク

4. 対象者
◉ ある程度、機械学習の知識がある人 (流れが分かる程度で大丈夫です)
◉ 機械学習なんぞ知らないけど、最新技術に興味がある人
◉ これから機械学習始めたい人
◉ 暇な人

5. Agenda
◉ 機械学習クラウドプラットフォームとは？
◉ Microsoft Azure Machine Learningの紹介
◉ DEMO
◉ まとめ

6. MACHINE LEARNING
CLOUD PLATFORM
機械学習クラウドプラットフォームとは？
1

7. 機械学習クラウドプラットフォーム
とは？
AWSのようなクラウドサービス上で用意されている、
機械学習用のプラットフォーム
まあ、その名の通り…

8. クラウド機械学習サービス
◉ Microsoft Azure Machine Learning
◉ Google Cloud Machine Learning (今年夏公開!?)
◉ IBM Watson Developer Cloud
◉ Amazon Machine Learning ← 阿部くんが発表してくれる(はず)

9. “
クラウド機械学習サービスが増えてきた背景として
は、
ハードの性能アップ
サービスのクラウド化
機械学習のサービスへの応用事例の増加
があるそうです。

10. アルゴリズムから機械学習へ
アルゴリズム
クラウド機械
学習
機械学習

11. アルゴリズムから機械学習へ
アルゴリズム
クラウド機械
学習
機械学習
アルゴリズムを人間が考えて、より最適なものにしていく。

12. アルゴリズムから機械学習へ
アルゴリズム
クラウド機械
学習
機械学習
機械学習で、今まで人間が考えていた アルゴリズムを機械自身で 見つけさせる。

13. アルゴリズムから機械学習へ
アルゴリズム
クラウド機械
学習
機械学習
クラウド上で機械学習をおこなうことによって、 ビッグデータとの連携 や機械学習アルゴ
リズムのラーニングコスト削減 をする。

14. メリット
- クラウドサービスとの連携
- モデル作成の簡易化
- 学習済みデータを使用可 (の
サービスもある)
- モデルの管理
クラウド機械学習の特徴
デメリット
- サービスに依存
- カスタマイズ性
- モデルがブラックボックス
- セキュリティ面
- 金銭面

15. Microsoft Azure
Machine Learning
Microsoft Azure Machine Learningの紹介
2

16. Microsoft Azure Machine
Learningとは？
Microsoft社が提供している機械学習クラウドプラットフォーム。
モデルなどをグラフィカルに構成することができる。
正式には、
”Microsoft Azure Machine Learning Studio”

17. Microsoft Azure Machine
Learningとは？
グラフィカルにモデルを組めるので、
ほぼ機械学習の理論的知識がほぼいらない！

18. ちょっとした事前知識
登場するモジュールたち
◉ PROJECT
○ プロジェクト管理
◉ Experiments
○ 学習モデルを構築するツール
○ 主にこれを使ってモデル組んでいきます
◉ WEB Services
○ ウェブサービスとして公開した学習モデルの管理

19. ちょっとした事前知識
登場するモジュールたち
◉ Data Sets
○ データセットの管理
◉ Trained Models
○ 学習したモデルの管理

20. DEMO
目の前の平井さん

21. クラウド機械学習の立ち位置
(個人的意見)
クラウド機械学習だと圧倒的に開発コストが低いので
金銭面/セキュリティ面/必要なモデル
がクリアできた場合、
クラウド機械学習サービスでの開発を検討してみたほうが良さ
そう。

22. これからの機械学習系サービス開発の流れ (個人的意見)
クラウド上で良さそうなモデ
ルを試してみる
クラウド機械学習で実現で
きるか
- 制度が出そうなアルゴリズムが用意さ
れているか
- セキュリティ面大丈夫か
など
ソリューションとして機械学
習が必要か
- アルゴリズムのみで事足りそうか
など
(通常の)機械学習ソリュー
ションで試みる
ダメだったら

23. まとめ
◉ 機械学習もやっぱり今の時代クラウド化
◉ これからプロダクトで機械学習導入してくなら、選択肢に入れても
良いかも
◉ とてもシンプル！
◉ 機械学習の知識ほぼいらない！！
◉ 作ってて楽しい！！！

24. おまけ
Algorithm Cheat
Sheet
Azure Machine Learning でモデル
を作るときに、どのモデルを使用す
ればいいのかヒントをくれます。
https://azure.microsoft.com/en-us/documentation/ar
ticles/machine-learning-algorithm-cheat-sheet/

25. おまけ
小越さんへ
料金表です。

26. Any questions ?
Thanks!