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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2017年3月、機械学習と #Cogbot (Cognitive Services / Bot Framework) の勉強会を開催しました #techfair

・・・すっかり時間違ってしまったのですが。

解説とハンズオンで理解する 機械学習 【リピート】・・・2017年3月4日(土)

解説とハンズオンで理解する Cognitive/Bot 【リピート】・・・2017年3月11日(土)

2017年3月に2週連続で、「解説とハンズオンで理解する」と題した勉強会を開催しました。

機械学習も Cognitive Services / Bot Framework もホットな技術なので、あまり馴染みのない方のお役に立てたようであればうれしいです。
(アンケート結果では、参加者の満足は高かったようなので一安心です)

資料はすべて公開していますので、よろしければ活用してください。

なお CogBot のほうは Cogbot 勉強会のスタッフの成果物です。スキルも熱意も素晴らしいスタッフと一緒に活動させていただいて、楽しいです。

直前ですが、4月8日(土)~9日(日) に 2日間の Cogbot ハッカソンが開催されます。集中して Cogbot に触れる機会なので、ぜひご参加ください!

 


3月は死ぬほど(本当に死ぬかと思った・・・)仕事がハードで、これだけのことをブログに書く余裕もありませんでした。すいませんっ!ようやく復活してきていますので、引き続きお付き合いください。

「機械学習と Azure ML Studio の基本」 第5回 #Cogbot 勉強会で登壇しました #mlstudio

2017年2月24日(土) 開催の、第5回 Cogbot勉強会! で、

機械学習と Azure ML Studio の基本

というテーマで1コマ担当しました。

https://docs.com/d/embed/D25191436-9794-8903-0940-001353508057%7eBfe5a7bff-fc39-9c7d-d35f-86e930988702

20分なのでかなり駆け足でしたが、学習モデルの作り方のデモを見ていただくこともできて、「機械学習って思ったよりもとっつきやすいな」と思ってもらえたら幸いです。
(ちゃんとやりだすと難しいと思いますが、まずは始めるのが先なので)

ハンズオン資料を別途公開しているので、そちらも参考にして機械学習を楽しんでください。

Azure Machine Learning Studio でデータセットの列名を変更する方法

Azure ML Studio で学習モデルを作る際、データセットの列名を変更したいことがあります。

  • 既存データの列名が適切ではない場合・・・例えば、ありがちなのは“ID”列。「外部キーとして使いたいから名前が“XxxId”とかだと都合がいい」ということがあります
  • 入手したデータセットが列名なしのデータだった場合・・・例えば UC Irvine Machine Learning Repository のサンプルデータは列名なしの CSV ファイルで、ML Studio に取り込むと、自動的に Col1, Col2,  … と振られます

 

UC Irvine Machine Learning RepositoryIris Data Set を例に、列名をデフォルトの Col1, Col2, … から変更する方法を紹介します。
ちなみに Iris Data Set の  CSV データ はここ、列名などの情報は ここ にあります。

2017-02-18 0-17-44

2017-02-18 0-20-08

 


Iris Data Set の CSV ファイルを ML Studio にアップロードして、Experimental に読み込むとこんな風になります。

2017-02-18 11-00-59

2017-02-18 11-06-39

Col1, Col2, … となっています。これを Iris Data Set の列名情報の通り、

sepal length in cm, sepal width in cm, petal length in cm, petal width in cm, class

とします。

[Data Transformation]-[Manipulation]-[Edit Metadata] をドロップして、“All Columns”を指定します。

2017-02-18 11-47-28

2017-02-18 11-49-27

2017-02-18 11-48-50

“New column names” に “sepal length in cm, sepal width in cm, petal length in cm, petal width in cm, class”と入力します。

2017-02-18 11-50-16

これで期待通りの列名になりました。学習モデルが作りやすくなりますね。

2017-02-18 12-13-38

 


凝ったことでも難しいことでもないのですが、説明している資料が意外と見つからないので(Edit Metadata を見てみればわかることですが、私は苦労しました・・・)、機械学習の「学習」のお役に立てれば。

2017年3月に2週連続で勉強会を開催します。解説+ハンズオン(もくもく会)の形式です。
1週目は 3月4日 (土) に機械学習、2週目は 3月11日 (土) に Cognitive Services + Bot Framework を、それぞれ学習します。
これを書いている時点では 4日の機械学習編は定員に達していますが、今後キャンセルする人がいるかもしれません。興味のある方は早めにキャンセル待ち登録をお勧めします。11日の Cogbot 編はより実用的な内容を扱いいます。こちらもお申し込みをお待ちしています。

「解説とハンズオンで理解する 機械学習 / Cognitive / Bot Framework」を開催しました (2016年12月3日)

Techfair.jp の勉強会を 12月3日に開催しました。

解説とハンズオンで理解する 機械学習 / Cognitive / Bot Framework

文字通り、機械学習CogBot とを座学とハンズオン(もくもく会)とで学んでもらおうという内容です。

当初は、IoT キットハンズオントレーニングを補足するものとして開催してきた「ハンズオンの解説します」シリーズの第3回とする予定でしたが、最近私が注目している Cogbot (=Cognitive Services, Bot Framework) も合わせて習得してもらうことにしました。
マイクロソフトの大森さんに協力していただいたので(ありがとうございます!)、機械学習+Cogbot の勉強会として充実した内容になったと思います。さらに、もくもく会の資料は Cogbot コミュニティの成果を借用しました(機械学習については瀬尾作)。

当日のセッション資料、もくもく会の資料は、こちらの一覧 を参照してください。

当日は機械学習もくもく用のサンプルデータのダウンロードでお手数をおかけしました。現在はダウンロード可能になっています。復習などの際に必要になったら、こちらを使ってください。(当日と同じデータです)

 


申し込み受付開始直後に満席になったため増席しましたが、その分、スペースの余裕が少なくなってしまったかもしれません。参加された皆さん、すみません。多くの方に楽しんでいただくためだとご理解ください。

「ハンズオンの解説します」シリーズは、今回をもってひとまず終了です。
ハンズオン自体に参加された皆さん、これまでの解説しますシリーズに参加された皆さん、おつかれさまでした。
次回(来年)以降は、IoT を引き続き大事にしつつ、他のテーマについても扱えるようにがんばっていきます。(が、まずは今回の、機械学習+Cogbot の再演かな)
勉強会の継続のために、一緒に活動してくれるメンバーも募集中です。我こそはという方はぜひご連絡ください。お願いします!(y.seo at seosoft.jp まで)