「Azure Machine Learning Workbench の使い方」発表と資料公開をしました (第11回 Cogbot勉強会) #cogbot

第11回 Cogbot勉強会 (2018年1月23日(火) 開催) で、

Azure Machine Learning Workbench の使い方

というテーマでセッションを担当しました。

 


深層学習は「完璧なコードを書いて完璧なデバッグ」は開発の終わりではなくて、始まりであるところが従来のシステム開発との違いの一つだと思っています。
(もちろん今までだってデバッグ完了すれば OK というわけではないけど)

ざっくり開発の手順を書いてみると、

  1. コーディング(+データ前処理)
  2. デバッグ
  3. トレーニング
  4. ジョブ比較
  5. モデル管理+デプロイ

という手順で進んでいきます。

Azure Machine Learning Workbench はこの手順のうち、

  • トレーニング
  • ジョブ比較
  • モデル管理

を実施するためのツールです。

ちなみにコーディング、デバッグは  Visual Studio Code に任せてしまおうというのが、Workbench Preview のスタンス。

トレーニングを繰り返す際、ハイパーパラメーター(=学習データをどの単位で何回実施するかなどの条件)と実行結果(精度、エラー率など、モデルの “賢さ”)とを手書きでメモするとか Excel に書いていくとか、手作業に頼る部分があったのが従来の深層学習でした。

これを自動的に管理してくれるのが Workbench です。
かつグラフ表示や一覧表示することで、ジョブ(=学習の各回の実施)の結果を比較しやすくくてくれます。

なかなか 30分でお話しできる内容ではないし、ブログもこの回だけでは説明しきれないので、これから何回かに分けて Workbench の使い方をもう少し詳しく紹介したいと思います。

まだ “完成形” からは遠いツールではあると思いますが、深層学習を進めやすくする機能が詰まったツールでもあります。
今後の改訂を期待しつつ、ブログで紹介していきますね。

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Azure Batch AI で CNTK ジョブを実行する #batchai #cntk

Azure Batch AI は、名前の通り AI 用の Azure Batch サービスです。

高性能な GPU マシンを、学習モデルをトレーニングする時だけデプロイして使用できるもの です。
ジョブを開始すると自動的にデプロイされて、トレーニングが終了すると自動的にリソースが解放されるので、仮想マシンやリソースの課金を極力抑えることができます。しかも自動的にスケールする機能も持っています。

開発やデバッグを行うための環境ではないので、ローカルPCや DSVM (Data Science Virtual Machine) を使って事前にスクリプトやデータがきちんと用意する必要はあります。ハイパーパラメーターを変えながら、何度もトレーニングを繰り返す時に便利です。

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Azure Machine Learning Workbench でローカルPC の CNTK を利用する #cntk #cogbot

本稿は、Cogbot Advent Calendar 2017 に参加しています。

Azure Machine Learning Workbench で CNTK を利用するための手順を紹介します。
なお現時点で私が使用したのは、Windows 版のバージョン 0.1.1711.15323 です。かなり初期のプレビューですので、今後改善されて、以下の手順を踏まなくても CNTK が利用できるようになるかもしれません。

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GPUなWindows PCでCNTKとTensorFlowとVisual Studio 2017とを共存させる方法 (2017年12月版) #cogbot #cntk

本稿は、Cogbot Advent Calendar 2017 に参加しています。

今回は、NVIDIA の GPUを積んだ Windows PC で、CNTKTensorFlowVisual Studio 2017 とを共存される方法を紹介します。
いくつかハマりポイントがあって、今回は全身で次々と落とし穴に落ちてしまったので、皆さんも同じようなケガをしないように手順を共有します。

もっとスマートな方法があるかもしれませんが、私は以下の方法で共存に成功しました。

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「Azureで始める Deep Learning ~理論と実装 画像識別編~」@Azure Antenna (2017年12月5日) に参加しました #aajp #cntk

Azure Antenna に行ってきました。(2回目)

12月5日(火) に開催された「Azureで始める Deep Learning ~理論と実装 画像識別編~」への参加です。

セッションとハンズオンで、しっかり教えていただきました。

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Bot Framework の IMessageActivity.From プロパティで取得できるユーザー情報 #cogbot

本稿は、Cogbot Advent Calendar 2017 に参加しています。

Bot Framework ではユーザーとの対話(Convesation)を管理しているので、対話しているユーザーの情報ももちろん取得できます。

実際に何が取得できるか、Dialog クラスのスケルトン実装をこんな風に変更して確認してみます。

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ML Studio や CNTK のハンズオンを始める前の準備 #cogbot

本稿は、Cogbot Advent Calendar 2017 に参加しています。

11月30日(木) 開催の「第9回 Cogbot 勉強会」参加の皆さん、おつかれさまでした。
今回は、CNTK (深層学習) と ML Studio (機械学習) がテーマの会で、ハンズオンの時間を設けました。
Tech Summit 2017 でも Cogbot ハンズオンのお手伝いをしました。

それを踏まえて。

ハンズオンに参加する方ということで、初めて or まだ馴染みがないことが多いわけです。
知っている人にはなんてことはないのに、初めての人にはわかりづらいのが、環境構築というかハンズオンを始めるための準備。

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