「構造化データをツールで簡単に分析」 ショートセッションをしました (第3回 八王子AI / 2019年10月26日) #hachiojiai

ブログ更新がすっかり滞ってました (>_<)

構造化データをツールで簡単に分析」というテーマで、ショートセッションしました。
2019年10月26日開催の 第3回 八王子 AI です。

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Machine Learning #AutomatedML 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 Automated ML のトレーニング資料を GitHub で公開しました。

Automated ML は、教師データを与えるだけで自動的に複数回(アルゴリズムやハイパーパラメーターを変更しながら)の学習を自動的に実行してくれるものです。

もっとも精度が高い学習モデルを教えてくれるので、Docker イメージの作成やサービス化もワンストップで実現できます。
素晴らしい!

https://github.com/seosoft/Titanic_AutoML

Automated ML で二項分類 ~ タイタニック号から脱出できるか?

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#ML.NET #ModelBuilder 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

C# (.NET) 開発者向けの機械学習ツール ML.NET Model Builder のトレーニング資料を GitHub で公開しました。

Model Builder は、ML.NET フレームワーク上で動作する機械学習ビジュアルツールです。
データセットを指定すれば、自動的に複数のアルゴリズムで学習を行い、もっとも良い学習モデルを生成してくれるツールです。

https://github.com/seosoft/Titanic_MLNetModelBuilder

ML.NET Model Builder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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#ML.NET 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」

C# (.NET) 開発者向けの機械学習フレームワーク ML.NET のトレーニング資料を GitHub で公開しました。

せっかくなので(?)、Visual Studio Code で開発、Azure Functions にデプロイする流れにしました。C#er な人から 非 Windows な人まで、VSCode ラブな人から使ったことがない人まで、たくさんの方に楽しんでいただけるかと思います。
作った本人は Windows でしか動かしていないんですが・・・すいません。

https://github.com/seosoft/Titanic_MLNet

ML.NET 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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#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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