ブロックを繋げるだけで、機械学習のプログラミングができるAzure Machine Learningの紹介

1. ビジュアル
プログラミング
とは？

2. ブロックを繋げてコーディングする

3. いろんなロボットや
センサーを簡単に
操作する
• Scratch
• Enrect
• Cozmo Code Lab
• vvvv
• Kano App

4. Azure
Machine
Learning
Studio

5. 機械学習に興味あります
か？
1
機械学習を実際にしたこと
はありますか？
2

6. Webブラウザーとインターネットに接続できる回線があれば、
すぐに始められる！
「興味はあるけど触れたことがない」
「そもそも機械学習で、何ができて、何ができないのかよく分からない」

7. 機械学習とは？
データから予想や予測を行うこと

8. 活用例 クレジットカード
の不正利用検知
ショッピングに
おけるレコメンド
工場にあるセン
サーの故障予測

9. アルゴリズム データ コンピュータ 結果

10. アルゴリズム データ コンピュータ 結果

11. ５つの質問
A か B か
異常か
どのくらいの量または数か
どのような構成か
次に何をすべきか

12. "A か B か"
Classification (分類アルゴリズム)を使用

13. “異常か"
Anomary detection (異常検出アルゴリズム)を使用

14. "どのくらいの量または数か"
Regression (回帰アルゴリズム)を使用

15. "どのような構成か"
Clustering (クラスタリング アルゴリズム)を使用

16. "次に何をすべきか"
Reinforcement Learning (強化学習アルゴリズム)を使用

17. アルゴリズム データ コンピュータ 結果

18. 材料が良いほど
結果は良くなる
関連性
欠損がな
い
正確性
十分な
データ量

19. アルゴリズム データ コンピュータ 結果

20. 実際に
使ってみる
活用
評価
学習
アルゴリズムの選択
データセットの読み込み
データセットを用意
Azure Machine Learning Studioを開く

22. 新規作成

23. 実験名

24. データの読み込み

25. データの表示

26. データの表示

27. 学習データとテストデータに分ける

28. アルゴリズムの選択

29. 学習する

30. 予測対象を選ぶ

31. テストする

32. 評価する

33. チェックがつけば完了

34. アルゴリズム データ コンピュータ 結果

35. 学習結果

36. 予測結果

37. 学習モデルの評価

38. アルゴリズム一覧

39. Kaggle
AIのコンペ

40. 変化していく
プログラミング
タイピング ビジュアル 音声 テレパシー

41. 求められる
AI人財
AIを魔法のよう
に使いこなし
あとで理論を
考える