「 #Lobe で画像分類」動画を公開しました

Lobe (http://lobe.ai/) は機械学習の知識なしでも画像分類モデルを簡単に作れるアプリケーションです。
単独で動作するのでクラウドのサービスに繋げなくてもいいのもメリット。

説明動画を作りました。

Lobe で画像分類

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セッション資料「AI の見方、AI との付き合い方」 (CoCoプレイス ミニセミナー&交流会 4月 / 2020年4月19日開催) を公開しました

最近利用しているコワーキングスペース CoCoプレイス (http://www.c-mam.co.jp/cocoplace/) の交流会で時間をいただき、AI の話をしました。(相当ざくっと)

AI の見方、AI との付き合い方

「AI の民主化」を意識して、技術的なところには入り込まずに AI の現状をお話ししたつもり。
お役に立てたのであればうれしいです。

最近ちゃんと活動していないので、もう少しまじめにやらないとな。


CoCoプレイス は「働きたい女性を応援する」コンセプトで、託児付きのコワーキングスペース。男性でも子供が一緒じゃなくても利用できます。
室内が明るくて、適度に周囲の音(たまに子供の声)が聞こえるのが安心。室内に木をたくさん使っているのも落ち着きます。
気分転換を兼ねて最近よく利用してます。お近くの方は一度利用してみては。


もしかしたらという気もするので、私にリーチする手段を載せておきます。

Twitter : https://twitter.com/seosoft

Facebook : https://www.facebook.com/seosoft

AI Tips (YouTube) : https://bit.ly/aitips_stream

GitHub : https://github.com/seosoft

わりと新しめの自己紹介的な何か : https://yseosoft.wordpress.com/2020/12/15/selfintro-itmokumoku-advent2020/

「誰もが AI を使う時代、作る時代」 LT資料を公開しました (MS Tech Camp #1 / 2020年10月9日 開催) #mstechcampjp #mslearn #ai900

学生が運営する、学生のためのコミュニティ MS Tech Camp が立ち上がりました。
1回目のイベントで LT の機会をいただきました。

誰もが AI を使う時代、作る時代
(https://www.slideshare.net/seosoft/ai-238819582)

かなり大きなタイトルですが、実は「身近なところから AI を始めませんか?」ということを伝えるもので、技術的な要素は入っていません。
当日は PowerPoint の字幕機能を使いながら話したので、そこに興味を持ってもらえたかもしれません。AI の力です (笑)

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Bot Framework Composer v1.0.1 から Azure に発行する手順

※本稿が期間限定の Tips になりますように。

Bot Framework Composer が v1.0.1 になりました。
GA から2週間ほどでリビジョンアップです。

デザイン指向で Bot 開発できる Composer ですが、Azure への発行についてはまだこなれていない感じです。

条件によってはちょっとハマるので情報共有。(ハマった)

発行先のサブスクリプションに Microsoft アカウント が紐づいている場合は、Composer がプロジェクトルートに出力する readme の方法では発行に失敗 します。
組織アカウントなら問題なさそう。

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「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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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。

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Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) でGPU 優先/CPU 優先を切り替える方法

突然ですが、AI ブームですね。

これまで Cogbot コミュニティで、Cognitive Services + Bot Framework に関連した活動をしてきましたが、ブームに乗って、私も Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) を始めました。(本当に始めたばかり・・・)

PC を用意しました、GPU対応の CNTK をインストールしました、まではいいのですが、Tutorial を実行しても、どうも GPU を使っているように見えません。

CNTK を始めたばかりの人限定の情報ですが(かつ NVIDIA の GPU を載せた PC を使っている人限定)、自分が悩んだ GPU を優先する方法の紹介。

ついでに CPU を優先する方法も紹介します。

※あえて CPU を使う理由はありませんが、人に説明する時に「ほら、こんなに違うでしょ」という話には使えるかと。


■ 対象のバージョン等の情報

対象のバージョンは以下の通りです。

  • Anaconda 3 ・・・これを書いている時点では Windows 版 4.3.21 (Python は 3.6)
  • CNTK 2.2 ・・・Python-only Installation

Anaconda 3 は Visual Studio 2017 でインストールしました。CNTK については GPU wheel を pip インストールしただけ。

CUDA 周りは全く気にせずに環境が作れました。強い。

■ GPU を優先する方法


from cntk.device import gpu, try_set_default_device

try_set_default_device(gpu(0))

cntk_gpu_perf

■ (ついでに) CPU を優先する方法


from cntk.device import cpu, try_set_default_device

try_set_default_device(cpu())

cntk_set_gpu

簡単ですが、知らないと PC のせっかくのパワーを活用できません。

これで楽しく深層学習しましょう。


しばらくブログを書けずにいました。

復活の一発目が CNTK とは・・・w