Submit Search
Upload
Microsoft Azure Machine Learning "ちょっと"だけ触ってみた
•
0 likes
•
721 views
Yuki Katada
Follow
Demo based presentation of introduction to Microsoft Azure Machine Learning.
Read less
Read more
Engineering
Report
Share
Report
Share
1 of 26
Download now
Download to read offline
Recommended
WebGLで浮動小数点テクスチャを扱う話
WebGLで浮動小数点テクスチャを扱う話
翔 石井
20161217 脳画像解析とubuntu
20161217 脳画像解析とubuntu
kiyotaka_nemoto
Amazon machine leaning の紹介
Amazon machine leaning の紹介
Akinori Abe
Facebook template
Facebook template
dawncurriescott
twitter bot わけちの作り方
twitter bot わけちの作り方
kaiba d
Twitter botのレシピ
Twitter botのレシピ
Takuto Matsuu
実はできている!? Webアクセシビリティ2
実はできている!? Webアクセシビリティ2
株式会社トライブ
意味表現の学習
意味表現の学習
nozyh
Recommended
WebGLで浮動小数点テクスチャを扱う話
WebGLで浮動小数点テクスチャを扱う話
翔 石井
20161217 脳画像解析とubuntu
20161217 脳画像解析とubuntu
kiyotaka_nemoto
Amazon machine leaning の紹介
Amazon machine leaning の紹介
Akinori Abe
Facebook template
Facebook template
dawncurriescott
twitter bot わけちの作り方
twitter bot わけちの作り方
kaiba d
Twitter botのレシピ
Twitter botのレシピ
Takuto Matsuu
実はできている!? Webアクセシビリティ2
実はできている!? Webアクセシビリティ2
株式会社トライブ
意味表現の学習
意味表現の学習
nozyh
APIs and Process automation at APIDays Global 2016
APIs and Process automation at APIDays Global 2016
Giuliano Iacobelli
中國六四天安門事件/懶人包
中國六四天安門事件/懶人包
Li_ZhengYing
Elastic Beanstalkでアプリ/インフラかんたん一括管理
Elastic Beanstalkでアプリ/インフラかんたん一括管理
Yusuke Komahara
Python 入門初體驗
Python 入門初體驗
政斌 楊
SQL Server 2016 R Services + Microsoft R Server 技術資料
SQL Server 2016 R Services + Microsoft R Server 技術資料
Koichiro Sasaki
Microsoft Cognitive Services 概要
Microsoft Cognitive Services 概要
Koichiro Sasaki
ニューラルネットと深層学習の歴史
ニューラルネットと深層学習の歴史
Akinori Abe
iOS Swift & FireBase 玩上雲端囉
iOS Swift & FireBase 玩上雲端囉
政斌 楊
Facebook Messenger Platform で始める Bot 開発
Facebook Messenger Platform で始める Bot 開発
sters
Ansibleで一発!! VPSにDokkuを構築してみた
Ansibleで一発!! VPSにDokkuを構築してみた
Akihiko Horiuchi
Microsoft Bot framework 概要
Microsoft Bot framework 概要
Koichiro Sasaki
BigQueryを始めてみよう - Google Analytics データを活用する
BigQueryを始めてみよう - Google Analytics データを活用する
Google Cloud Platform - Japan
Mobile Trends 2013
Mobile Trends 2013
Giuliano Iacobelli
Tech Talk Live - Mobile SDKs
Tech Talk Live - Mobile SDKs
Gavin Cornwell
A-Day 2013 - Mercati digitali: eCommerce, New Internet, Mobile - Marta Valsec...
A-Day 2013 - Mercati digitali: eCommerce, New Internet, Mobile - Marta Valsec...
A-Day Display the Future
Бот для Telegram и сайт на WordPress — смогут ли ужиться вместе?
Бот для Telegram и сайт на WordPress — смогут ли ужиться вместе?
Ruslan Begaliev
Informe Autoevaluacion 2016
Informe Autoevaluacion 2016
CONADESUCA
20150608 初心者によるazure machinelearning入門
20150608 初心者によるazure machinelearning入門
Toshiyuki Manabe
20150404 jazug fukushima
20150404 jazug fukushima
Toshiyuki Manabe
20140920 jazug ml
20140920 jazug ml
Toshiyuki Manabe
Try Azure Machine Learning
Try Azure Machine Learning
sady_nitro
アルゴリズムから学ぶAzure mlモジュールの使いこなし方 hd-insight編-
アルゴリズムから学ぶAzure mlモジュールの使いこなし方 hd-insight編-
貴志 上坂
More Related Content
Viewers also liked
APIs and Process automation at APIDays Global 2016
APIs and Process automation at APIDays Global 2016
Giuliano Iacobelli
中國六四天安門事件/懶人包
中國六四天安門事件/懶人包
Li_ZhengYing
Elastic Beanstalkでアプリ/インフラかんたん一括管理
Elastic Beanstalkでアプリ/インフラかんたん一括管理
Yusuke Komahara
Python 入門初體驗
Python 入門初體驗
政斌 楊
SQL Server 2016 R Services + Microsoft R Server 技術資料
SQL Server 2016 R Services + Microsoft R Server 技術資料
Koichiro Sasaki
Microsoft Cognitive Services 概要
Microsoft Cognitive Services 概要
Koichiro Sasaki
ニューラルネットと深層学習の歴史
ニューラルネットと深層学習の歴史
Akinori Abe
iOS Swift & FireBase 玩上雲端囉
iOS Swift & FireBase 玩上雲端囉
政斌 楊
Facebook Messenger Platform で始める Bot 開発
Facebook Messenger Platform で始める Bot 開発
sters
Ansibleで一発!! VPSにDokkuを構築してみた
Ansibleで一発!! VPSにDokkuを構築してみた
Akihiko Horiuchi
Microsoft Bot framework 概要
Microsoft Bot framework 概要
Koichiro Sasaki
BigQueryを始めてみよう - Google Analytics データを活用する
BigQueryを始めてみよう - Google Analytics データを活用する
Google Cloud Platform - Japan
Mobile Trends 2013
Mobile Trends 2013
Giuliano Iacobelli
Tech Talk Live - Mobile SDKs
Tech Talk Live - Mobile SDKs
Gavin Cornwell
A-Day 2013 - Mercati digitali: eCommerce, New Internet, Mobile - Marta Valsec...
A-Day 2013 - Mercati digitali: eCommerce, New Internet, Mobile - Marta Valsec...
A-Day Display the Future
Бот для Telegram и сайт на WordPress — смогут ли ужиться вместе?
Бот для Telegram и сайт на WordPress — смогут ли ужиться вместе?
Ruslan Begaliev
Informe Autoevaluacion 2016
Informe Autoevaluacion 2016
CONADESUCA
Viewers also liked
(17)
APIs and Process automation at APIDays Global 2016
APIs and Process automation at APIDays Global 2016
中國六四天安門事件/懶人包
中國六四天安門事件/懶人包
Elastic Beanstalkでアプリ/インフラかんたん一括管理
Elastic Beanstalkでアプリ/インフラかんたん一括管理
Python 入門初體驗
Python 入門初體驗
SQL Server 2016 R Services + Microsoft R Server 技術資料
SQL Server 2016 R Services + Microsoft R Server 技術資料
Microsoft Cognitive Services 概要
Microsoft Cognitive Services 概要
ニューラルネットと深層学習の歴史
ニューラルネットと深層学習の歴史
iOS Swift & FireBase 玩上雲端囉
iOS Swift & FireBase 玩上雲端囉
Facebook Messenger Platform で始める Bot 開発
Facebook Messenger Platform で始める Bot 開発
Ansibleで一発!! VPSにDokkuを構築してみた
Ansibleで一発!! VPSにDokkuを構築してみた
Microsoft Bot framework 概要
Microsoft Bot framework 概要
BigQueryを始めてみよう - Google Analytics データを活用する
BigQueryを始めてみよう - Google Analytics データを活用する
Mobile Trends 2013
Mobile Trends 2013
Tech Talk Live - Mobile SDKs
Tech Talk Live - Mobile SDKs
A-Day 2013 - Mercati digitali: eCommerce, New Internet, Mobile - Marta Valsec...
A-Day 2013 - Mercati digitali: eCommerce, New Internet, Mobile - Marta Valsec...
Бот для Telegram и сайт на WordPress — смогут ли ужиться вместе?
Бот для Telegram и сайт на WordPress — смогут ли ужиться вместе?
Informe Autoevaluacion 2016
Informe Autoevaluacion 2016
Similar to Microsoft Azure Machine Learning "ちょっと"だけ触ってみた
20150608 初心者によるazure machinelearning入門
20150608 初心者によるazure machinelearning入門
Toshiyuki Manabe
20150404 jazug fukushima
20150404 jazug fukushima
Toshiyuki Manabe
20140920 jazug ml
20140920 jazug ml
Toshiyuki Manabe
Try Azure Machine Learning
Try Azure Machine Learning
sady_nitro
アルゴリズムから学ぶAzure mlモジュールの使いこなし方 hd-insight編-
アルゴリズムから学ぶAzure mlモジュールの使いこなし方 hd-insight編-
貴志 上坂
20181117 azure ml_seminar_1
20181117 azure ml_seminar_1
sady_nitro
Exam prep microsoft_ai900_japanese_210428
Exam prep microsoft_ai900_japanese_210428
Yukio Saito
Azure MLで機械学習をやってみよう
Azure MLで機械学習をやってみよう
Ryuichi Tokugami
Machine Learning Bootstrap
Machine Learning Bootstrap
Takahiro Kubo
Azure Web Apps 入門
Azure Web Apps 入門
Miho Kurosawa
tfug-kagoshima
tfug-kagoshima
tak9029
Ns study Azure IoTHub紹介
Ns study Azure IoTHub紹介
貴志 上坂
60分でわかった気になるMicrosoft Azure
60分でわかった気になるMicrosoft Azure
Kazumi Hirose
大規模並列実験を支えるクラウドサービスと基盤技術
大規模並列実験を支えるクラウドサービスと基盤技術
RyuichiKanoh
Re: ゼロから始める監視設計
Re: ゼロから始める監視設計
Masahito Zembutsu
UXとフラットデザイン
UXとフラットデザイン
Taiji Nakao
Jubatusで始める機械学習/セキュリティと機械学習
Jubatusで始める機械学習/セキュリティと機械学習
Preferred Networks
エンプラはつらいよ~クラウド提案時に気を付けるポイント~
エンプラはつらいよ~クラウド提案時に気を付けるポイント~
normalian
AutoML & InterpretML (2019/11/27 Deep Learning Lab 講演資料)
AutoML & InterpretML (2019/11/27 Deep Learning Lab 講演資料)
Keita Onabuta
Azure Fundamental
Azure Fundamental
Yui Ashikaga
Similar to Microsoft Azure Machine Learning "ちょっと"だけ触ってみた
(20)
20150608 初心者によるazure machinelearning入門
20150608 初心者によるazure machinelearning入門
20150404 jazug fukushima
20150404 jazug fukushima
20140920 jazug ml
20140920 jazug ml
Try Azure Machine Learning
Try Azure Machine Learning
アルゴリズムから学ぶAzure mlモジュールの使いこなし方 hd-insight編-
アルゴリズムから学ぶAzure mlモジュールの使いこなし方 hd-insight編-
20181117 azure ml_seminar_1
20181117 azure ml_seminar_1
Exam prep microsoft_ai900_japanese_210428
Exam prep microsoft_ai900_japanese_210428
Azure MLで機械学習をやってみよう
Azure MLで機械学習をやってみよう
Machine Learning Bootstrap
Machine Learning Bootstrap
Azure Web Apps 入門
Azure Web Apps 入門
tfug-kagoshima
tfug-kagoshima
Ns study Azure IoTHub紹介
Ns study Azure IoTHub紹介
60分でわかった気になるMicrosoft Azure
60分でわかった気になるMicrosoft Azure
大規模並列実験を支えるクラウドサービスと基盤技術
大規模並列実験を支えるクラウドサービスと基盤技術
Re: ゼロから始める監視設計
Re: ゼロから始める監視設計
UXとフラットデザイン
UXとフラットデザイン
Jubatusで始める機械学習/セキュリティと機械学習
Jubatusで始める機械学習/セキュリティと機械学習
エンプラはつらいよ~クラウド提案時に気を付けるポイント~
エンプラはつらいよ~クラウド提案時に気を付けるポイント~
AutoML & InterpretML (2019/11/27 Deep Learning Lab 講演資料)
AutoML & InterpretML (2019/11/27 Deep Learning Lab 講演資料)
Azure Fundamental
Azure Fundamental
More from Yuki Katada
DSPでgolangの屍を超えた話 (オレシカナイト Vol.2)
DSPでgolangの屍を超えた話 (オレシカナイト Vol.2)
Yuki Katada
AmebaDSPを掘り下げる
AmebaDSPを掘り下げる
Yuki Katada
Introduction to GraphQL in Scala (ScalaMatsuri 2017)
Introduction to GraphQL in Scala (ScalaMatsuri 2017)
Yuki Katada
GenisysでTableauを導入した話
GenisysでTableauを導入した話
Yuki Katada
Akka/Actor introduction
Akka/Actor introduction
Yuki Katada
LT Thursday Intro. (Rust使ってみた←釣り)
LT Thursday Intro. (Rust使ってみた←釣り)
Yuki Katada
More from Yuki Katada
(6)
DSPでgolangの屍を超えた話 (オレシカナイト Vol.2)
DSPでgolangの屍を超えた話 (オレシカナイト Vol.2)
AmebaDSPを掘り下げる
AmebaDSPを掘り下げる
Introduction to GraphQL in Scala (ScalaMatsuri 2017)
Introduction to GraphQL in Scala (ScalaMatsuri 2017)
GenisysでTableauを導入した話
GenisysでTableauを導入した話
Akka/Actor introduction
Akka/Actor introduction
LT Thursday Intro. (Rust使ってみた←釣り)
LT Thursday Intro. (Rust使ってみた←釣り)
Recently uploaded
Linuxサーバー構築 学習のポイントと環境構築 OSC2024名古屋 セミナー資料
Linuxサーバー構築 学習のポイントと環境構築 OSC2024名古屋 セミナー資料
Toru Miyahara
エンジニアのセルフブランディングと技術情報発信の重要性 テクニカルライターになろう 講演資料
エンジニアのセルフブランディングと技術情報発信の重要性 テクニカルライターになろう 講演資料
Toru Miyahara
Compute Units/Budget最適化 - Solana Developer Hub Online 6 #SolDevHub
Compute Units/Budget最適化 - Solana Developer Hub Online 6 #SolDevHub
K Kinzal
今さら聞けない人のためのDevOps超入門 OSC2024名古屋 セミナー資料
今さら聞けない人のためのDevOps超入門 OSC2024名古屋 セミナー資料
Toru Miyahara
【登壇資料】スタートアップCTO経験からキャリアについて再考する CTO・VPoEに聞く by DIGGLE CTO 水上
【登壇資料】スタートアップCTO経験からキャリアについて再考する CTO・VPoEに聞く by DIGGLE CTO 水上
mizukami4
ビジュアルプログラミングIotLT17-オープンソース化されたビジュアルプログラミング環境Noodlの紹介
ビジュアルプログラミングIotLT17-オープンソース化されたビジュアルプログラミング環境Noodlの紹介
miyp
人的資本経営のための地理情報インテリジェンス 作業パターン分析と心身状態把握に関する実証事例
人的資本経営のための地理情報インテリジェンス 作業パターン分析と心身状態把握に関する実証事例
Kurata Takeshi
本の感想共有会「データモデリングでドメインを駆動する」本が突きつける我々の課題について
本の感想共有会「データモデリングでドメインを駆動する」本が突きつける我々の課題について
Masatsugu Matsushita
Recently uploaded
(8)
Linuxサーバー構築 学習のポイントと環境構築 OSC2024名古屋 セミナー資料
Linuxサーバー構築 学習のポイントと環境構築 OSC2024名古屋 セミナー資料
エンジニアのセルフブランディングと技術情報発信の重要性 テクニカルライターになろう 講演資料
エンジニアのセルフブランディングと技術情報発信の重要性 テクニカルライターになろう 講演資料
Compute Units/Budget最適化 - Solana Developer Hub Online 6 #SolDevHub
Compute Units/Budget最適化 - Solana Developer Hub Online 6 #SolDevHub
今さら聞けない人のためのDevOps超入門 OSC2024名古屋 セミナー資料
今さら聞けない人のためのDevOps超入門 OSC2024名古屋 セミナー資料
【登壇資料】スタートアップCTO経験からキャリアについて再考する CTO・VPoEに聞く by DIGGLE CTO 水上
【登壇資料】スタートアップCTO経験からキャリアについて再考する CTO・VPoEに聞く by DIGGLE CTO 水上
ビジュアルプログラミングIotLT17-オープンソース化されたビジュアルプログラミング環境Noodlの紹介
ビジュアルプログラミングIotLT17-オープンソース化されたビジュアルプログラミング環境Noodlの紹介
人的資本経営のための地理情報インテリジェンス 作業パターン分析と心身状態把握に関する実証事例
人的資本経営のための地理情報インテリジェンス 作業パターン分析と心身状態把握に関する実証事例
本の感想共有会「データモデリングでドメインを駆動する」本が突きつける我々の課題について
本の感想共有会「データモデリングでドメインを駆動する」本が突きつける我々の課題について
Microsoft Azure Machine Learning "ちょっと"だけ触ってみた
1.
Microsoft Azure Machine Learning ”ちょっと”だけ触ってみた
2.
Yuki Katada Follow me
on Twitter @ponyoky (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!
Download now