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を毎月開催、オンライン配信あり
深層学習 PJ 推進に必要なビジネスマンや
エンジニア育成講座を全国展開
実績のある深層学習関連 企業との共同 PJや
分科会活動を推進する機会の提供
目的 人工知能や深層学習の実社会での活用を推進
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学ぶ
使う
3
つ
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機
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Azure AI テクノロジー ご紹介
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日本マイクロソフト株式会社
Marketing & Operations
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MSR New EnglandMSR New York
Fueled by Microsoft breakthrough research
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69.9% with MT
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d
Switchbo
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AI apps & agents Knowledge miningMachine learning
3つのソリューションから構成
AI apps & agents Knowledge miningMachine learning
スケーラブル & マネージドなインフラストラクチャー
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データソース
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ONNX + App
Azure Machine Learning
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Any tool + any framework
Automated ML + drag & drop + code first
Integrated with Azure DevOps
1. Automated
Machine Learning
2. Azure Machine
Learning Designer
3. Azure ML
Python & R SDK
For All Skill Level
誰でも利用できる機械学習プラットフォーム
No Code
Python SDK
Automated ML
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Visual Interface
機械学習の
民主化を実現
分析プロ
コード無し
分析初心者
コード有り
Automated ML
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精度が高いモデルを自動で作成する最新アプローチ
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最適なモデル生成
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データセット
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機械学習モデル
LightGBM
Azure Machine Learning
Workspace
オープンソースで出力!
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• カスタムモデル・スクリプト (Python, R)
# 従来の Azure Machine Learning Studio (Classic) の最新版
Python & R SDK による分析業務の生産性の向上
クラウドの便利な機能を享受し、分析作業を劇的に効率化
✓ Prepare Data
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✓ Train Models
✓ Manage Models
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✓ Deploy Models
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1. Automated
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2. Azure Machine
Learning Designer
3. Azure ML
Python & R SDK
For All Skill Level
誰でも利用できる機械学習プラットフォーム
Any tool + any framework
Automated ML + drag & drop + code first
Integrated with Azure DevOps
アプリケーション開発のライフサイクルをサポートする Azure DevOps と連携することで、
効率的な機械学習プロジェクトが実現可能に
Azure Machine Learning Azure DevOps
実験/デプロイの監査証跡
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モデルの運用ライフサイクルの自動化
Data scientist と Application Engineer / System Engineer のコラボレーション
Model reproducibility Model retrainingModel deploymentModel validation
Train model Validate
model
Deploy
model
Monitor
model
Build appCollaborate Test app Release app Monitor app
App developer
using Azure DevOps
Data scientist using
Azure Machine Learning
Retrain model
Azure Machine Learning extension
for Azure DevOps
Data
(Model)
Code
機械学習はコードのみならずデータやモデルを管理する仕組みが必要。再現可能な環境を整えて
おくことで、モデルのライフサイクルを継続的に回すことができる。
Any tool + any framework
Automated ML + drag & drop + code first
Integrated with Azure DevOps
オープンなテクノロジーを採用し、生産性を向上
フレームワーク開発ツール 言語 SDK
LightGBM
Preview
連携可能な
プラットフォーム & サービス ONNX
Notebook
外観検査の
無人化
工場での
統合的品質管理
エッジデバイス
設備保全
マテリアル
インフォマティクス
機械学習基盤の
オープン化
空調設備
コスト最適化
リアルタイム
商品推薦システム
ビル消費電力
需要予測
石油・ガスの
貯蓄量予測
外観検査による検査工程の効率化
工程1
工程2
工程3
・・・
画像検知
AIモデル
工場の検査工程の
効率化・工数削減
Azure
分析環境
エッジデバイスで推論
リワークコストの増加、納品の遅れが課題に
品質不良の
恐れあり
ばらつき: 11% (許容範囲: ≦ 11%)
振動数: 異常に多い
ビット摩耗: 高
工場 2 での結果: ランクB
統合データ
品質予測モデル
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3つのソリューションから構成
AI apps & agents Knowledge miningMachine learning
Azure Cognitive Services
人間の認知 (Cognitive) 機能の一部を Web API として利用できる “AI パーツ”
セキュリティ強化のため、Cognitive Services Face API を活用し150万人以上のドライバーの顔認証義務付け、
ドライバーと乗客の双方を守り、不正行為防止を図っています。
https://newsroom.uber.com/securityselfies/ http://japan.cnet.com/news/service/35089519/
Uber : 2009年に設立したライドシェアリング企業。今や66ヵ国、508都市でサービスを提供。サンフランシスコ最大のタクシー会社は
Uberの影響により破産申請。 創業6年で時価総額 が GEやホンダを超える(6兆円)といわれるユニコーン企業
Vision Language
Face Recognition &
Identification
Text and handwriting
recognition (OCR)
Customizable image
recognition
Language Detection
Language Understanding
Key phrase extraction
Text Sentiment Analysis
3つのソリューションから構成
AI apps & agents Knowledge miningMachine learning
Azure Search
Text Analytics Speech to Text Azure Machine Learning
(カスタムスキル)
…
Form Recognizer
データに示唆情報(タグ)を付与し、全てのデータを横断的に
探索可能にする構造化された洞察を提供します。
Ingest
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組織キーワード
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