[Developers Festa Sapporo 2018] Azure AI ~Microsoft AzureでのAI開発のイマ~Naoki (Neo) SATO
[Developers Festa Sapporo 2018] Azure AI ~Microsoft AzureでのAI開発のイマ~
https://satonaoki.wordpress.com/2018/11/19/devfesta-azure-ai/
Microsoft Azure の Data & AI 関連サービスの2020年8月度のアップデート情報へのリンクを一覧にしました。
Azure の Apps & Infra 関連サービスについては、以下のURLに公開されています。
<<<URLは、後日更新>>>
Azure の最新情報が必要な方のお役に立てば幸いです。
Microsoft Azure の Data & AI 関連サービスの2020年8月度のアップデート情報へのリンクを一覧にしました。
Azure の Apps & Infra 関連サービスについては、以下のURLに公開されています。
<<<URLは、後日更新>>>
Azure の最新情報が必要な方のお役に立てば幸いです。
【de:code 2020】 学生諸君! Azure であそぼう! ~Microsoft の AI を自作アプリに取り入れるまで~日本マイクロソフト株式会社
そもそもクラウドって、よく聞くけどなんだっけ?
AI って、カッコイイけどなんだか難しそう…。
そう感じている学生のみなさま向けに、学校ではなかなか教えてもらえない “今実際にオトナが使っている技術” について、クラウドとは? AI とは?という初歩的な部分から、Microsoft が提供する AI サービスのご紹介、アプリへの組み込み方、各種学習コンテンツなど、デモを交えながらお話しいたします!
This document introduces deep reinforcement learning and provides some examples of its applications. It begins with backgrounds on the history of deep learning and reinforcement learning. It then explains the concepts of reinforcement learning, deep learning, and deep reinforcement learning. Some example applications are controlling building sway, optimizing smart grids, and autonomous vehicles. The document also discusses using deep reinforcement learning for robot control and how understanding the principles can help in problem setting.
4. MSR Beijing
MSR Cambridge
MSR Redmond MSR Montreal
MSR New EnglandMSR New York
Fueled by Microsoft breakthrough research
96% on RESNET
vision test
94.9% on
Switchboard test
89.4% on Stanford
CoQA test
69.9% with MT
Research system
39.5 Teraflops with
Intel Stratix 10
MSR India
MSR Shanghai
翻訳の品質
人間レベルへ到達
物体認識の正答率
人間レベルへ到達
Switchboar
d
Switchbo
ard
cellular
Meeting
speech
IBM
Switchboard
Broadcast
speech
読解力テストの正答率
人間レベルへ到達
会話認識のエラー率
人間レベルへ到達
初めてFPGAを
データセンターに配置
21. 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。
22. Any tool + any framework
Automated ML + drag & drop + code first
Integrated with Azure DevOps
31. 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
32. Vision Language
Face Recognition &
Identification
Text and handwriting
recognition (OCR)
Customizable image
recognition
Language Detection
Language Understanding
Key phrase extraction
Text Sentiment Analysis