「誰もが AI を使う時代、作る時代」 LT資料を公開しました (MS Tech Camp #1 / 2020年10月9日 開催) #mstechcampjp #mslearn #ai900

学生が運営する、学生のためのコミュニティ MS Tech Camp が立ち上がりました。
1回目のイベントで LT の機会をいただきました。

誰もが AI を使う時代、作る時代
(https://www.slideshare.net/seosoft/ai-238819582)

かなり大きなタイトルですが、実は「身近なところから AI を始めませんか?」ということを伝えるもので、技術的な要素は入っていません。
当日は PowerPoint の字幕機能を使いながら話したので、そこに興味を持ってもらえたかもしれません。AI の力です (笑)

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Automated ML で機械学習 全8回が出来ました (Microsoft AI の解説動画 #AITips )

Automated ML で機械学習 を理解する動画コンテンツ、全8回が出来ました。

https://bit.ly/aitips_automl

機械学習や Azure Machine Learning の基礎について、未経験者や初心者に親しんでもらえたらと思っています。

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Azure Machine Learning Workspace のコンピューティング インスタンスに VSCode から SSH 接続

Azure Machine Learning Workspaceコンピューティング インスタンスに Visual Studio Code からリモート接続 する方法。

仕事の進め方がすっかり変わってしまって、自宅なりのリモートで仕事をすることが多くなったという人もいますね。
またはもともと出張とか外出が多い方も。

AI 関連のプロジェクトを担当している人は、オフィスには GPU を積んだ高性能な PC があるけど、自宅とか外出先だと開発できないというのはうれしくない。
そこでクラウド上の高性能なマシンで開発してみます。これなら場所も手元の PC も関係なく、いつでもどこでも GPU をバリバリ使って開発ができます。

以下はマシンごとの初期設定の話なので、一度環境を作ってしまえば次からはすぐに接続できます。
特に難しいことはないはずですが、SSH を知らない自分(恥)には初めての作業だったのでメモ。

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#MachineLearningService Visual Interface のトレーニング資料「二項分類 ~ 機械学習のフローを理解する (タイタニック号から脱出できるか?)」を公開しました

Azure Machine Learning Service の新機能 Visual Interface のトレーニング資料を GitHub で公開しました。

https://github.com/seosoft/Titanic_MLServiceVisualInterface

Azure Machine Learning Service Visual interface で二項分類 ~ タイタニック号から脱出できるか?

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#MachineLearningStudio のトレーニング資料「二項分類 ~ 機械学習のフローを理解する (タイタニック号から脱出できるか?)」を公開しました

Azure Machine Learning Studio のトレーニング資料を GitHub で公開しました。

https://github.com/seosoft/Titanic_MachineLearningStudio

Azure Machine Learning Studio で二項分類 ~ 機械学習のフローを理解する(タイタニック号から脱出できるか?)

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「 #CustomVision を活用するための Tips」セッション資料 ( #edgeai 勉強会 #2 2019/2/27 開催)を公開しました

エッジ・組み込み AI 勉強会 #2 (2019年2月27日 開催) で、Custom Vision の Tips を紹介しました。

エッジデバイスでの AI 利用となると、まず思いつくのは(そしてデモ映えするのは)画像分類・認識などの技術だと思います。

特定ドメインの画像分類器としては Custom Vision が便利で、モデルを作る手順も簡単です。
深層学習についての深い知識がなくても使えます。

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「Machine Learning Serviceを使ってみよう」 LT 資料を公開しました ( #Cogbot 勉強会 #19 2019/1/22 開催) #MachineLearningService

Cogbot 勉強会 #19 (2019年1月22日開催) で、

Machine Learning Service を使ってみよう

という LT をしました。
ブログで紹介するのが遅くなってしまいました・・・ (汗

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Azure #Notebooks 最新情報(Connect() 2018 更新版)

Azure Notebooks とは

Azure Notebooks は無償で提供されている Jupyter Notebook 環境です。
マイクロソフトアカウントがあれば Notebook が利用できます。
さらに Azure サブスクリプションに紐づいたアカウントであれば Azure のリソースに接続することもできます。

Connect() 2018 での Azure Notebooks 関連の情報

先日開催された、マイクロソフトのカンファレンス Connect() で、Azure Notebooks に関連する内容がいくつかアップデートされました。

その内容は こちらのページ に書かれていますが、日本語でも少し整理してみましょう。

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「Azure ML Service ファーストインプレッション」LT 資料を公開しました(「ゼロから作る Deep Learning 2 輪読&勉強会」2018年10月5日開催)

毎週参加している「ゼロから作る Deep Learning 2 輪読&勉強会」の10月5日開催の回で LT しました。

9月の Ignite で発表されたばかりの Azure Machine Learning Service についてです。

LT タイトル通り、ファーストインプレッションの範囲ですが、非常に面白いサービスだと思います。個人の意見としては、

  • Batch AI が楽に使える。Low priority VM もラジオボタン選択で簡単に選択できる
  • Visual Studio Code との連携が素敵、ローカルでニューラルネットワークを実装・デバッグして、学習はクラウドを利用
  • Experiment の結果や実施の履歴が残っている
  • ハイパーパラメーターチューニングの機能がついに入った

あたりがお気に入りポイント。

今はがっつり触る時間がないので楽しむのは少しお預けだけど、これを使って機械学習・深層学習をもっとちゃんとやりたいです。

Azure Machine Learning Service について日本語で喋るのは日本最速では?と(勝手に)思ってます。

当日は読書会本体が盛り上がりすぎて(想定内)勉強会の終了時刻を過ぎてからの LT なので、残ってる人だけなんとなく聞いてくれるという形でした。まあ、それもよし。