NSStudy #6（2016/04/25）で発表した資料です。 http://nsstudy.connpass.com/

1. Microsoft機械学習の簡単な紹介
青木淳夫
NsStudy #6 (2016.04.25)
http://nsstudy.connpass.com/event/29195/

2. 自己紹介
▪ 青木 淳夫です。
▪ @aoki1210
▪ http://aoki1210.hatenablog.jp/
▪ .NET系やクラウド好きな、
ネクストスケープで働くITエンジニアです。
▪ Microsoft MVP for Visual Studio
Sitecore MVP

3. このLTでは・・
▪ Microsoftの機械学習とか人口知能の良さにつ
いて紹介します。
▪ 気が付いたら、スライドが50枚近くになって
ました。。
（引用元URLや参考URLはPPTXのノートに記載してます。）

4. そもそも
▪ Microsoftが機械学習って・・・
▪ WindowsとOfficeの会社じゃないの・・・？
▪ いえいえ、違うんです。

5. Microsoftリサーチに1000人を超える研究者達
▪
機械学習とAI
を重点的に取
り組んでます

6. 例えばイギリスMS Researchチームの取り組み
▪
MS Resarch ケンブ
リッジの所長は、
上記の本を書いた、
ビショップ博士。

7. AZURE MACHINE LEARNING
Microsoftのクラウド機械学習

8. 中核サービス「Azure Machine Learning」とは
▪AzureMLは、Azureで動作する
機械学習（Machine Learning）
のクラウドサービス

9. AzureML Studioって？
・Webブラウザで動く
・Azureの管理ポータルとは別
・管理アカウントも別
・使いやすいUI

10. AzureMLの作成方法
Azureのポータルから、
AzureMLを新規作成で
きる

11. 多数のサンプルが提供済み
サンプルも見れる

12. サンプルから新規作成も簡単
レコメンドの例を
クリックする

13. モデルがワークフローで展開される
四角のボックスが処理
上から下の線で、
データが流れる

14. 実行してみよう
Runボタンで
実行できる

15. ①データのインプット
入力データ２
（ユーザー情報）
入力データ３
（レストラン情報）
入力データ１
（レーティング）
Blob、Table、SQL Azure、Hiveなど
をインプットデータとできます。

16. ②前準備（整形）
必要なカラムを選
択
必要なカラムを選択
データを整形できる
データを分割
データを
分析用（学習用）と
正解用（検証用）の
2つに分ける

17. ③トレーニング（機械学習）と実行
トレーニング
（機械学習）
評価
レコメンドは、色々なパ
ターンで出力できる
結果出力

18. ④結果の検証
Runボタンで
実行できる
実行結果の確認も簡単
順位付けの正しさを示し大きい値である
ほど良い

19. ⑤出力を結果
▪ クラウドストレージに好きな形式で出力できる
（AzureMLは外部からWebサービスでも呼び出せる）

20. 安いです
フリー版か通常版かを選択
CPU使った分だけ、API使った分だけ

21. いろいろ分析できます
AzureML（機械学習）
教師あり
（正解データを元に）
教師なし
（正解データなし）
分類 回帰 レコメンド クラスタリング
2項分類
(男か女か予測)
多項分類
(10代/20代/30代
/40代か予測)
アイテムとユーザー
ベースで推薦
数値計算式
(売上予測)
正解が無い中でグ
ループ分け

22. 多数のアルゴリズムから選べます

23. （参考）アルゴリズムのチートシート

24. RやPythonやSQLも実行できます
Rのスクリプト
（クラウドでRを共有できる）

25. AzureMLの中から「Jupyter Notebook」も使えます
JupyterとAzureMLで相互連携が
可能
Jupyterは、Python環境（機械学習ライ
ブラリが詰まったAnaconda）のREPL。

26. CORTANA ANALYTICS
SUITE
データを分析し、活用するためのプラットフォーム

27. Cortana Analytics Suite
▪ データを受け取って、分析して、レ
ポートしたり、自動化したり、次のア
クションに伝えるための分析スイート。

28. Cortana Analytics Suite
▪
AzureMLはCortana
Analytics Suiteの機械学
習部分を担当

29. アシスタントAI「コルタナ（Cortana）」
▪ Windows10のアシスタント
「コルタナさん~」と呼ぶことで、
マイクで質問することもできます。
Bing検索エンジンで
ためた知見と、
Azure Machine
Learningを組み合わ
せた人工知能

30. CortanaはiOSやAndroidでも動きます。
（Androidは今のところ英語と中国語のみ）

31. 女子高生AI「りんな」
▪
Bing検索エンジンで
ためた知見と、
Azure Machine
Learningを組み合わ
せた人工知能

32. 女子高生AI「りんな」
▪
今日、話してみたが、以前よりかな
り会話がスムーズに。さすが。

33. COGNITIVE SERVICES
音声、画像、動画等の認知サービスAPI（プレビュー）

34. Cognitive Servicesは視覚、音声、言語に関する
人口知能（AI）のAPIを提供
▪ https://azure.microsoft.com/ja-jp/services/cognitive-services/
▪ 以前は「Project Oxford」と呼ばれていた
▪ AIを簡単にアプリに組み込みこめる
▪ 無料API（アクセス数が少ない場合）

35. 話題になった例だと、How-Old.net
 How old Do I look?
http://www.how-old.net/
 Microsoftの機械学習を活用した
顔写真から年齢を当てるサイト
どうでもいいでしょうが、
あたってます。

36. API種別は「言語系、音声系、視覚系、知識系」
▪

37. デモも動きます（特に英語サイト）
▪
顔を識別してJSONで返し
たり
https://www.microsoft.com/cognitive-services/en-us/apis

38. Azureポータルで選ぶだけで使えます
▪

39. Cognitiveサービスで話題になっているアプリ例(1)
CaptionBot
画像から説明キャプション生成
https://www.captionbot.ai/
【出力されたキャプション】
写真のためにポーズをとろうとしているように見える。
(会社ホームページ用に無理やり笑っていたので、ある意味あ
たっている)

40. https://www.celebslike.me/Celebslike me
画像から似た有名人を探してくれる
Cognitiveサービスで話題になっているアプリ例(2)
【私が似ている人】
リチャード・アイオアディ
イギリスのコメディアン。
『ハイっ、こちらIT課!』で一般にも知られるようにな
る。
あたっている？

41. Cognitiveサービスで話題になっているアプリ例(3)
Project murphy
Skypeで「もし○○がXXだったら？(What if xxx?)」という質問に画像で返事してくれるBot
イチローが魚だったら？
（What if ichiro was a fish?）
http://www.projectmurphy.net/

42. そんな感じで
▪ AzureMLは簡単です。
PythonやRにも重点を置いています。
▪ 「Cortana Analytics Suite」は、機械学習を統
合的に使えるプラットフォームです。
▪ 「Cognitive Services」は、アプリやWebサイ
トに音声、動画、画像、認識といった人口知能
機能を楽しく組み込むことができます。
▪ AI「Cortana」や「りんな」もよろしく。

43. 最後に
▪ 機械学習＆AI面白いですね。
▪ ご清聴ありがとうございました