「 #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。

#vscode 未経験のデータサイエンティストに向けて「VS Code for AI」を紹介しました (2018年9月7日 ゼロから作るDeep Learning 2 輪読&勉強会) #ai

最近、毎週金曜日に参加されている「ゼロから作るDeep Learning 2 (自然言語処理編) 輪読&勉強会」(2018年9月7日開催) で、Visual Studio CodeTools for AI の紹介をしました。

VS Code Tools for AI の紹介

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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 (2018年4月版) #cogbot #cntk

しばらく「深層学習」の学習ができずにいる間に、CNTK (Cognitive Toolkit)Tensorflow もアップデートしていました。

仕切り直しに改めてローカルマシンに共存する環境を作ろうと思ったところ、どうも 以前(2017年12月頃) より格段に簡単に作れそう。ありがとう、ツールのアップデート!

本稿では、ローカルマシン (NVIDIA の GPU あり) に以下のツール類を共存させる手順を紹介します。(2018年4月時点)

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