#azurejp#azurejp

#azurejp

“ 機械学習” と Azure ML

#azurejpAzure ML 上での機械学習の流れ

Input dataData

Transformation

Train Model

Algorithm Split Data

Score Model

Evaluate Model

#azurejp基本的な処理の流れ ( 例： 2 つのアルゴリズムの比較 )

入力データの読み込み

モデルの初期化( アルゴリズムの選択 )

モデルのトレーニング

モデルのスコアリング

モデルの評価

#azurejp分析手法を決定する (http://aka.ms/MLCheatSheet)

回帰分析を活用

#azurejpAzure ML で可能な機械学習

数値を予測する所属を予測する グループやパターンを

見つける

回帰 クラスタリング異常検知異常値を

見つけ出す

分類 推薦

#azurejp

Azure ML Studio の紹介

#azurejp

平均誤差

決定係数

判断基準

#azurejp

“Deep Learning” と Cognitive Toolkit

#azurejp#azurejp

機械学習 教師あり学習

教師なし学習

強化学習

決定木

線形回帰

SVM

ロジスティック回帰

ニューラルネットワーク

クラスタリング

次元削減

Q 学習

K-mean 法

主成分分析

正準相関分析

ディープニューラルネットワーク

畳みこみニューラルネットワーク

再帰的ニューラルネットワーク

回帰結合ニューラルネットワーク

Cognitive Services/

Cognitive Toolkit

Azure Machine Learning

#azurejpDeep Learning での学習の流れ

データ準備

加工

学習

モデル 分割

評価

#azurejpDeep Learning を活用する２つの手段

Cognitive ServicesDeep Learning

onAzure N Series

Vision Speech

Language Search

Knowledge

#azurejp#azurejp

#azurejpMicrosoft Cognitive Toolkit• 複数 CPU, GPU さらにクラスタ環境で高い性能 (Linux,

Windows)• 複数マシンの並列実行には MPI を利用 (MS MPI / Open MPI)

• 1-Bit SGD (Stochastic Gradient Descent : 確率的勾配降下法 ) • ニューラルネットワークの最適なパラメータを検出するアルゴ

リズム ( 論文公開 )並列実行で高い性能を発揮

#azurejpAzure Notebook• Azure Notebook

• Cognitive Toolkit がデプロイ済みの環境を Jupyter Notebook からすぐに操作可能

• https://notebooks.azure.com

Cognitive Toolkitの

チュートリアルがすぐに試せます

#azurejpMicrosoft Azure : すぐ利用できる環境• Data Science Virtual Machine

• データサイエンティストのための様々なツール• Cognitive Toolkit の他にも Microsoft R, Python, Visual Studio,

Power BI など • 数回のクリックで Microsoft Azure にデプロイ

• Windows / Linux の両プラットフォームを提供• https://azure.microsoft.com/en-us/marketplace/partners/microsoft-ads/standard-data-scienc

e-vm/

Azure 環境に簡単にデプロイ

#azurejpMicrosoft Azure : N シリーズ• Virtual Machine N Series

• NVIDIA GPU (K80/M60) を搭載• InfiniBand (NC24r) : クラスタノード間の高速通信• http://gpu.azure.com/• https://azure.microsoft.com/en-us/blog/azure-n-series-general-availability-on-dece

mber-1/  NC6 NC12 NC24 NC24r

Cores 6 12 24 24GPU 1 x K80 GPU 2 x K80 GPUs 4 x K80 GPUs 4 x K80 GPUs

Memory 56 GB 112 GB 224 GB 224 GBDisk 380 GB SSD 680 GB SSD 1.44 TB SSD 1.44TB SSD

NetworkAzure Network Azure Network Azure Network InfiniBand &

Azure Network

#azurejpリソース• The Microsoft Cognitive Toolkit

• https://www.microsoft.com/research/product/cognitive-toolkit/• GitHub

• https://github.com/microsoft/cntk• License

• https://github.com/microsoft/cntk/blob/master/LICENSE.md (CNTK)• https://github.com/microsoft/cntk/wiki/CNTK-1bit-SGD-License (1bit

SGD)• Python / C++ Library API

• https://github.com/Microsoft/CNTK/wiki/CNTK-Library-API

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