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AI を支える
クラウド技術
株式会社ISAO 秋山 康平
Who am I
あきやま こうへい
秋山 康平
エンジニア
Tw:kheiakiyama
好きなAzure: Web App, Functions, Logic App
好きな言語: C#
好きなエディタ: Visual Studio Code
最近読んだ本: Hit Refresh(サティア・ナデラ)
開発者 ベンダー
Cognitive ServiceCustom Vision
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Machine Learning Studio
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機械学習/DLアルゴリズムを直接扱う
画像・音声・言語認識の部品として扱う
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開発者がハンドリングする技術で尖らせて
ベンダーマネージド技術でラクをする
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Machine Learning Studio
Machine Learning Workbench
Machine Learning Workbench
• マルチプラットフォーム
• Windows : https://aka.ms/azureml-wb-msi
• macOS : https://aka.ms/azureml-wb-dmg
• 利用されている技術
Electron
Jupyter Notebook
Machine Learning Workbench
• OSS を中心としたエコシステム上で構成
画像・音声・言語認識
ベンダーマネージドサービス Cognitive Service を掘り下げる
• Cognitive Service / Face API の場合
$ dig westus.api.cognitive.microsoft.com
(省略)
;; ANSWER SECTION:
westus.api.cognitive.microsoft.com. 3600 IN CNAME cognitive-wu.trafficmanager.net.
cognitive-wu.trafficmanager.net. 30 IN CNAME cognitive-wu.azure-api.net.
cognitive-wu.azure-api.net. 900 IN CNAME apimgmthstrxl2b0lioniaqkbwbdjwpoczy4b0w6wkwphputob.cloudapp.net.
apimgmthstrxl2b0lioniaqkbwbdjwpoczy4b0w6wkwphputob.cloudapp.net. 60 IN A 40.112.254.71
ベンダーマネージドサービス Cognitive Service を掘り下げる
• 利用されている技術
API Management (L7 のフロント, Rate Limit と API 定義管理)
Traffice Manager (DNS レベルでの負荷分散)
Azure Cloud Service (Web サーバーの PaaS)
• Web で培われた技術から何も変わっていない
学習モデルへのアクセスを Web で提供しただけ
Custom Vision API を掘り下げる
• 独自の画像分類機を簡単に構築
• 専用ポータルからのGUI操作 / REST API
• タグ1つあたり画像数枚から学習可能、
https://blog.isao.co.jp/try-cognitive-custom-vision/
Custom Vision API を掘り下げる
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• APIリファレンス有り、ポータルからテスト可能
Custom Vision API を掘り下げる
• 判定結果
この先生き残るには
OSS の流行り廃りを広く浅く追いつつ
ブキとなる一部の技術にフォーカスするのがいい?
ベンダーがサービス提供したら次へ
みなさんへのお願い
• 直接あるいはパートナーやコミュニティを通じてベンダーに
フィードバックをしましょう
例)日本リージョン早く出して!
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Editor's Notes

  1. 弊社の原が登壇予定でしたが、家族がインフルになり、急遽代役を務めさせていただきます。 株式会社 ISAO の秋山です。 いくつかの事業ドメインがありますが、クラウドのMSPを行っているインフラ事業 聞きなれないと思いますが、ISAO 東京 秋葉原あたりの会社、本日は福岡でということで ISAO のメンバ楽しみに来ています 見ての通り Microsoft Love の人間です。 Azure を中心にお話させていただきます。 僕が関わっているお客さん、東京のスタートアップでもベンダーにあまりこだわってなくて、そのときに適切な技術を持っているか、という観点で選ばれています
  2. 今回は Azure を中心にAI系のサービスを俯瞰しつつ、一部取り上げて見ていきます。 大きく3つのグループにマッピングしました 横軸はハンドリングの比重です WebサーバーでいえばEC2 は左、Heroku は右 たとえば Chat Bot のさまざまな情報チャンネル(Skype, Slack) と接続する部分は PaaS として提供 Chat のUX Slack だとダイアログが出る部分は抽象化された SDK があったりする この後 ML Workbench, ML Studio を軽く紹介
  3. 医療系のスタートアップのお客様では、画像認識を機械学習で行う Computer Vision API や Cognitive Service ではできない →自力で学習モデルを作成して実装。 ニュースでありましたが、レントゲン?MRI?から熟練した医者と同等の精度でがんを判別するAI 独自性あるスタートアップのお客様では、MLエンジニアが不在、なら ML Studio を使おう
  4. 一方で機械学習エンジニアの方向けのサービス 僕自身が機械学習エンジニアでないので、そういう方がいたら触ってみてほしい
  5. これに近い構成で試されているお客様がいます
  6. Cloud AutoML Vision (Google)
  7. レントゲン?MRI? さっき話したお客様大丈夫かな、、
  8. クラウドベンダーはOSSやコミュニティを意識したサービス提供してきています