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Azure Machine Learning
Designer の知っておきたい機能
3つ
畠山 大有 | Daiyu Hatakeyama | @dahatake
Architect && Software Engineer && Appli...
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Number_of_
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Input layer
Hidden layer 1 Hidden layer 2
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• 例: Learning rate: 0.1 もしくは 0.01 もしくは 0.001 もしくは …
• 複数の値の組み合わせ
• 最適な構成を探し出すのは困難
• 一つの学習ジョブの実行時間は長い
• 時間とリソ...
• 利用モデルの Hyperparameter Turning
モデルのハイパーパラメーターの調整 - Azure Machine Learning | Microsoft Docs
• 学習時間の最適化
Notebooks Automated ML UX Designer
Reproducibility Automation Deployment Re-training
CPU, GPU, FPGAs IoT Edge
モデルの構築・展開を、個...
Designer SDK for Code
ドラッグアンドドロップのワークフローにより、MLモデルをより簡単かつ効率的に構築、テスト、導入
データセットへの接続と
可視化
コードレスでの
モデルの作成及び学習
モデルの
Validation と 評価
数クリックでの
推論環境への
モデルの展開
コードの組み込み
繰り返し 及び
自動実行するための
Pipeline 化
会員数 4,150 名
全国 6 都市で
36 回イベント開催
福岡
大阪
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名古屋
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機械学習教育講座の全国での推進
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• 自分に適した、トレーニングコースの作成
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 ブラウザーのみ。ハンズオ
ン環境も含めて
 ダウンロード可能なサンプ
ルコード
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Azure 無償トライアル : http://aka.ms/amlfree
ドキュメント : http://aka.ms/azureml-ja-docs
Microsoft Learn :https://aka.ms/mslearn-aml
Invent with purpose.
【Microsoft×Aidemy】初めて作る!機械学習モデルハンズオンセミナー: Designer の知っておきたい便利機能
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【Microsoft×Aidemy】初めて作る!機械学習モデルハンズオンセミナー: Designer の知っておきたい便利機能
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【Microsoft×Aidemy】初めて作る!機械学習モデルハンズオンセミナー: Designer の知っておきたい便利機能

GUI でのモデルの構築・展開の出来る Designer はともすれば基本的な機能しかないと思いがちです。
本格的なデータサイエンス プロジェクトに役に立つ機能を3つピックアップしてご紹介します。

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【Microsoft×Aidemy】初めて作る!機械学習モデルハンズオンセミナー: Designer の知っておきたい便利機能

  1. 1. Azure Machine Learning Designer の知っておきたい機能 3つ 畠山 大有 | Daiyu Hatakeyama | @dahatake Architect && Software Engineer && Applied Data Scientist (目指している) Microsoft Japan
  2. 2. Number_of_ hidden_layers Number_of_ nodes_in_layer Input layer Hidden layer 1 Hidden layer 2 Output layer Learning_rate Batch_size
  3. 3. • 値の取りうる範囲が広い • 例: Learning rate: 0.1 もしくは 0.01 もしくは 0.001 もしくは … • 複数の値の組み合わせ • 最適な構成を探し出すのは困難 • 一つの学習ジョブの実行時間は長い • 時間とリソースの制限
  4. 4. • 利用モデルの Hyperparameter Turning モデルのハイパーパラメーターの調整 - Azure Machine Learning | Microsoft Docs
  5. 5. • 学習時間の最適化
  6. 6. Notebooks Automated ML UX Designer Reproducibility Automation Deployment Re-training CPU, GPU, FPGAs IoT Edge モデルの構築・展開を、個人から企業レベルでも
  7. 7. Designer SDK for Code
  8. 8. ドラッグアンドドロップのワークフローにより、MLモデルをより簡単かつ効率的に構築、テスト、導入
  9. 9. データセットへの接続と 可視化
  10. 10. コードレスでの モデルの作成及び学習
  11. 11. モデルの Validation と 評価
  12. 12. 数クリックでの 推論環境への モデルの展開
  13. 13. コードの組み込み
  14. 14. 繰り返し 及び 自動実行するための Pipeline 化
  15. 15. 会員数 4,150 名 全国 6 都市で 36 回イベント開催 福岡 大阪 広島 名古屋 東京 札幌 オンライン・オフライン含めた 機械学習教育講座の全国での推進 機械学習 SI エコシステム日本最大の AI コミュニティ https://dllab.connpass.com/
  16. 16. • AI や 機械学習の最新の トレーニング • 概要・基礎・チュートリアル • 自分に適した、トレーニングコースの作成 • AI Business School • Conversational AI • AI Services • Machine Learning • Autonomous System • Responsible AI aischool.microsoft.com
  17. 17. Step-by-Step Learning Achievements スムーズな学習環境  無料  日本語対応  ブラウザーのみ。ハンズオ ン環境も含めて  ダウンロード可能なサンプ ルコード  Product/Service, 技術レベル, job role, などに応じたガイダ ンス  Videos, チュートリアル, ハン ズオン  スキルアップを促す  ユーザー プロファイ ル毎に カスタマイズ www.microsoft.com/learn
  18. 18. Azure 無償トライアル : http://aka.ms/amlfree ドキュメント : http://aka.ms/azureml-ja-docs Microsoft Learn :https://aka.ms/mslearn-aml
  19. 19. Invent with purpose.

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