既存の py ファイルを #AzureML で実行・管理する方法

この投稿は、Azure AI Advent Calendar に参加しています。

Azure Machine Learning とは無関係に開発した、既存の py ファイルを AzureML のワークスペースで実行する方法と、そのメリットを紹介します。
おまけに VSCode の拡張機能込みでローカルの Azure ML 開発環境の作り方も紹介。公式の手順 も公開されてるし全然難しくないんですが、たまたま最近、環境構築でちょっと困っている人を見かけたので。

Azure Machine Learning のメリットと言えば

  • 基本的なライブラリや Azure ML に必要なライブラリが組み込まれた 仮想マシンを手間なく作成してくれる
  • Training Cluster は自動的にシャットダウンされるので、余計な課金を気にしなくてよい(設定にもよるけど)
  • 実験(=スクリプトの実行)の結果を自動的に管理してくれる

です。

メリットが強力なので、既存の py ファイルも Azure ML で実行するのがいいと思います。
既存のファイルに対して、ちょいちょいと簡単に対応できます。実験や結果の管理ができるのだから、やらない手はないでしょう。

続きを読む

「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。

続きを読む

#QnAMaker #Bot 作成のハンズオン資料を作りました

QnA Maker を使って ノンコーディングで(!)Q&A ボット を作成するハンズオン資料を作ってみました。

https://github.com/seosoft/QnaMakerBot

内容は相当薄いんですが(苦笑)、シンプルな Q&A ボットくらいなら簡単に作れるんだよということ自体を知らない人もいらっしゃるので、そういう方に向けて手順をまとめてみました。

Bot 開発とか AI 開発とかを頑張るついでに、どんなものを作れるかイメージを固めるヒントとしてお使いください。
あっという間に終わる(待ち時間は何回か発生しますが)コンテンツなので、気分転換にでも QnA Maker でボットを一度作ってみていただければ。
簡単すぎて、自力でスクラッチで組み上げるのが嫌になるかもしれません。そこは覚悟しておいてください。

続きを読む

「チャットボットの自然言語処理」 LT をしました (第2回 八王子AI / 2019年8月24日) #qnamaker #luis #botservice

チャットボットの自然言語処理」というテーマで LT @ 八王子AI しました。(LT とか久しぶり)

“自然言語処理” と大きめのタイトルですが、実際のサービスとして QnA MakerLUIS とを紹介しました。

クリエイター色が強めの勉強会なので、SaaS を使って課題を解決する方法もあるよというメッセージです。(大きく出た)
あとは Azure がびっくりするほど通用しない場なので、ちょっとは宣伝してあげようかと。Google さんの技術だとみなさん目を輝かせるんですけどね(笑)
この辺りはまだ MS = エンタープライズ なイメージが残ってたりするのか、伝え方が拙かったのか思うと、ちょっと反省します、すいません。

本題から離れてしまいましたが、何が言いたいかというと、QnA Maker って手軽なのに便利なサービス作れる よねということです。もちろん要件にもよりますが。

ノンコーディングで Q&A ボットの基本機能が作れるよというのを体験してもらえるように、ハンズオン資料っぽいものでも作ってみようかな。・・・と言うだけ言っておきます。

#SORACOM LTE-M Button の簡易位置情報を SORACOM #Funk を通して Azure Functions (C#) で取得する

LTE-M button の簡易位置情報を Azure Functions (C#) で取得する」シリーズの第3弾、完結編です。(そんな大袈裟なものなのか)

今回は Azure Functions にデプロイした C# なアプリケーションで、ボタンの位置情報SORACOM Funk 経由で取得します。

位置情報取得シリーズはこんな構成。

続きを読む

#SORACOM LTE-M Button の簡易位置情報を Azure Functions (C#) で取得する

前の投稿で「LTE-M button の簡易位置情報をローカル PC で実行している C# アプリで取得」しました。

今回はそれの続き、Azure Functions にデプロイ してみます。SORACOM Beam ならローカルで動作確認したものを単にデプロイするだけです。
わざわざ分けて投稿するまでもないんですが、前回は途中で終わってしまった感があるので、今回は真面目に「クラウド連携」します。

今回は素直に Beam 経由です。

「Azure Functions、何それ?おいしいの?」という人もいるかもしれないので、動作確認、というかログの出し方についてもチラッと書きます。
(知っている人には当たり前すぎる内容ですが)

続きを読む

#SORACOM LTE-M Button の簡易位置情報をローカルPC上のC#アプリで取得してみる

SORACOM LTE-M Button で簡易位置情報を取得できるようになりました。

https://blog.soracom.jp/blog/2019/08/01/location-function-release/

「それでは」ということで早速試してみます。

今回、位置情報を確認するための手順は以下の通り。

  • SORACOM ユーザーコンソールでの設定
  • SORACOM Harvest でデータの確認
  • Azure Functions のプロジェクトをローカルで作成
  • ngrok で localhost を公開
  • SORACOM Beam の設定
  • 動作確認

ローカルで Azure Functions を開発する環境としては、今回は Visual Studio Code を使います。

続きを読む

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?

続きを読む

Microsoft #Graph 開発に #Postman を使用する手順~ #2 クライアント開発編 + Tips

Microsoft Graph 開発時に Postman を使う方法の紹介、2回目です。
今回は、Graph に接続するクライアントを開発する時の Postman の使い方と、ちょっとだけ Tips を紹介します。

Graph クライアント開発時には、

をうまく使うのがポイントです。
これらの初期設定をする手順が、前回の “初期設定編” でした。

初期設定で何をしたのか、そして、Graph クライアント開発に Postman をどう使うのかを以下で紹介します。

続きを読む

Microsoft #Graph 開発に #Postman を使用する手順~ #1 初期設定編

Office 365 のリソースにアクセスするために利用する RESTful な Web API が、Microsoft Graph。(みんな知ってますね)

クライアントの開発時に、基本的に必要なものが以下の2つ。

でも、もう少し効率よく API を叩いてみたいことがよくあります。

そこで Postman の出番。

ちょっと Graph API を調べる用事(仕事 /笑)がありまして。
以前「Postman で Graph API 呼びやすくなったよ」という話を聞いた覚えがあり、 じゃあということで設定して実際に Postman で叩いてみました。

難しい手順ではないのですが、ちょっとだけ面倒だったり、設定マニュアル が分かりづらかったりしたので、改めて手順をまとめてみました。

続きを読む