「Bot Service 概要」資料を公開しました（しています） #cogbot758 #cogbot

（すっかり時間が経ちすぎですが・・・）

3月10日(土) に Cogbot 勉強会 in 名古屋 が開催されました。

Cogbot 勉強会、東京以外での初の開催です。「ちょっと手伝って～」というお声がけで参加しました。（個人的メインイベントは これ だったんですが /w）

初開催なのでエントリーレベルの話がよいということで、担当したセッションは「Bot Service 概要」 です。

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#シブヤクハック に参加しました

3月23日(金)、24日(土) の 2日間、シブヤクハック というイベントが開催されました。

1日目のアイデアソン、2日目のハッカソンを通して、渋谷区が抱える課題を解決することを目指すというイベントです。

「Azure Machine Learning Workbench の使い方」発表と資料公開をしました (第11回 Cogbot勉強会) #cogbot

第11回 Cogbot勉強会 (2018年1月23日(火) 開催) で、

「Azure Machine Learning Workbench の使い方」

というテーマでセッションを担当しました。

Azure Batch AI で CNTK ジョブを実行する #batchai #cntk

Azure Batch AI は、名前の通り AI 用の Azure Batch サービスです。

高性能な GPU マシンを、学習モデルをトレーニングする時だけデプロイして使用できるもの です。
ジョブを開始すると自動的にデプロイされて、トレーニングが終了すると自動的にリソースが解放されるので、仮想マシンやリソースの課金を極力抑えることができます。しかも自動的にスケールする機能も持っています。

開発やデバッグを行うための環境ではないので、ローカルPCや DSVM (Data Science Virtual Machine) を使って事前にスクリプトやデータがきちんと用意する必要はあります。ハイパーパラメーターを変えながら、何度もトレーニングを繰り返す時に便利です。

Azure Machine Learning Workbench でローカルPC の CNTK を利用する #cntk #cogbot

本稿は、Cogbot Advent Calendar 2017 に参加しています。

Azure Machine Learning Workbench で CNTK を利用するための手順を紹介します。
なお現時点で私が使用したのは、Windows 版のバージョン 0.1.1711.15323 です。かなり初期のプレビューですので、今後改善されて、以下の手順を踏まなくても CNTK が利用できるようになるかもしれません。

GPUなWindows PCでCNTKとTensorFlowとVisual Studio 2017とを共存させる方法 (2017年12月版) #cogbot #cntk

注意）本稿は、2017年12月時点の情報です。2018年4月以降は、こちら の記事を参照してください。

 

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本稿は、Cogbot Advent Calendar 2017 に参加しています。

今回は、NVIDIA の GPUを積んだ Windows PC で、CNTK と TensorFlow と Visual Studio 2017 とを共存される方法を紹介します。
いくつかハマりポイントがあって、今回は全身で次々と落とし穴に落ちてしまったので、皆さんも同じようなケガをしないように手順を共有します。

もっとスマートな方法があるかもしれませんが、私は以下の方法で共存に成功しました。

「Azureで始める Deep Learning ～理論と実装 画像識別編～」@Azure Antenna (2017年12月5日) に参加しました #aajp #cntk

Azure Antenna に行ってきました。（2回目）

12月5日(火) に開催された「Azureで始める Deep Learning ～理論と実装 画像識別編～」への参加です。

セッションとハンズオンで、しっかり教えていただきました。