#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。

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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