Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
Azure Machine Learning - Ignite & Build Update ...
Search
Sponsored
·
Ship Features Fearlessly
Turn features on and off without deploys. Used by thousands of Ruby developers.
→
konabuta
June 03, 2021
Technology
1k
0
Share
Azure Machine Learning - Ignite & Build Update (20210603)
Azure Machine Learning Ignite & Build Update
https://dllab.connpass.com/event/213776/
konabuta
June 03, 2021
More Decks by konabuta
See All by konabuta
AI at Scale
konabuta
1
280
Azure Machine Learning 大規模機械学習
konabuta
0
420
MLflow と ONNX で実現するクラウドネイティブな MLOps
konabuta
1
2.7k
Azure Machine Learning ハンズオン モデル解釈
konabuta
1
1.2k
クォータ申請手順 - Azure Machine Learning Compute
konabuta
0
460
Azure Machine Learning ハンズオンシリーズ 基礎編 資料
konabuta
0
2.2k
Azure Machine Learning 実験サービスとセキュリティ 2020年11月アップデート情報 (2020-11-12)
konabuta
0
1.3k
機械学習モデルの解釈可能性について (2020-11-11)
konabuta
2
1.3k
Microsoft の Responsible AI への取り組み (2020-11-10)
konabuta
1
600
Other Decks in Technology
See All in Technology
TSKaigi 2026 - 型プラグインシステムの実装に使われるテクニック
teamlab
PRO
1
290
ルール・ロール・ツールを創る / Creating Rules, Roles and Tools
ks91
PRO
0
150
AI全盛の今だからこそ、あえてもう一度振り返るAPIの基礎
smt7174
3
160
自作エディターをOSSにして分かった、一人に刺さる開発が世界を動かす理由
shinyasaita
1
290
AIコーディングエージェントの活用で、コードは静かに肥大化した
yosukeshinoda
1
290
【禁断】Obsidianの第二の脳に「知の巨人」と呼ばれた師匠の脳をロードしてみた
nagatsu
0
5.8k
Amazon Bedrock で生成AI活用サービスをセキュアに構築する方法
takanorig
1
110
既存プロダクトQAから新規プロダクトQAへ
ryotakahashi
0
190
【新卒研修】ライブデモ + compose.yaml読解_講義資料
dip_tech
PRO
0
140
JavaScript実装の自作プログラミング言語をTypeScript実装に移行した話
keisukeikeda
1
130
「使われるデータ基盤」を目指してデータアナリストとワークショップをやった話
jackojacko_
2
780
責任あるソフトウェアエンジニアリングの紹介4章・5章 / RSE_Ch4-5
ido_kara_deru
0
300
Featured
See All Featured
A better future with KSS
kneath
240
18k
Save Time (by Creating Custom Rails Generators)
garrettdimon
PRO
32
3.1k
Leadership Guide Workshop - DevTernity 2021
reverentgeek
1
280
The MySQL Ecosystem @ GitHub 2015
samlambert
251
13k
Gemini Prompt Engineering: Practical Techniques for Tangible AI Outcomes
mfonobong
2
400
AI: The stuff that nobody shows you
jnunemaker
PRO
7
650
Building a Modern Day E-commerce SEO Strategy
aleyda
45
9k
Max Prin - Stacking Signals: How International SEO Comes Together (And Falls Apart)
techseoconnect
PRO
0
160
Into the Great Unknown - MozCon
thekraken
41
2.5k
The Mindset for Success: Future Career Progression
greggifford
PRO
0
340
svc-hook: hooking system calls on ARM64 by binary rewriting
retrage
2
260
Believing is Seeing
oripsolob
1
130
Transcript
Azure Machine Learning Ignite & Build アップデート 女部田啓太
アジェンダ
アジェンダ
Azure Machine Learning
Azure M achine Learning service 実験的なモデル開発 ⾃動機械学習 デザイナー Pytyon /
R モデル検証 パッケー ジ化と Azure Container Instnaces での検証 モデル学習 コンピュー ティング クラスター モニタリング モデルのモニタリング デプロイ スケー ラブルな kubernetes サ ー ビス へ のデプロイ CI/CD & モデル再学習 GitHub & Azure DevOps 統合・連携
Responsible Industry leading MLOps Open & Interoperable For all skill
levels あらゆるスキルレベルに対応し、 ML の生産性を向上 機械学習ライフサイクル の運用管理 責任のある ML ソリューションの構築 オープンテクノロジーの採用 と相互運用性の実現
アジェンダ
最新アップデート情報
Microsoft が PyTorch の Enterprise サポートを提供 PyTorch Enterprise | PyTorch
Delivering reliable production experiences with PyTorch Enterprise on Microsoft Azure - Microsoft Open Source Blog
Compute Instance が Visual Studio Code に対応
コンピューティング インスタンスを作成および管理する - Azure Machine Learning | Microsoft Docs Compute
Instance のカスタム構成
デモンストレーション
None
マネージド オンライン エンドポイントを使用して ML モデルをデプロイする - Azure Machine Learning |
Microsoft Docs Announcing managed endpoints in Azure Machine Learning for simplified model deployment - Microsoft Tech Community マネージドなオンライン推論環境
バッチ エンドポイントを使用したバッチ スコアリング - Azure Machine Learning | Microsoft Docs
Announcing managed endpoints in Azure Machine Learning for simplified model deployment - Microsoft Tech Community マネージドなバッチ推論環境
CLI & REST API のエンハンスメント 2.0 CLI を使用してモデルをトレーニングする (ジョブを作成する) -
Azure Machine Learning | Microsoft Docs Announcing the new CLI and ARM REST APIs for Azure Machine Learning - Microsoft Tech Community
デモンストレーション
None
None
MLFlow Integration Experiments Local machine Virtual machine Azure ML Compute
Azure Databricks ML Tracking and Model Deployment Azure Machine Learning Experiments and Metrics Tracking Metrics Artifacts Logging API Tracking URI Model API 実験メトリックとモデル管理の連携
集計されたモデル精度指標では捉えられないモデル誤差の傾向分析 ① Identification ② Diagnostics 誤差が大きいコホートを特定する 木構造で各条件下におけるエラー率・カバレッジを表示 対象のコホートを比較し深掘り分析する データ探索 グローバル解釈
ローカル解釈 what-if 分析 Learn More : Error Analysis
ラベリング機能のインスタンスセグメンテーションへの対応 画像とテキスト ドキュメントにラベルを付ける | Microsoft Docs
画像とテキスト ドキュメントにラベルを付ける | Microsoft Docs テキストデータ用のラベリング機能
アジェンダ
基礎編 2021年6月11日(金) 16:00 - 17:30 https://dllab.connpass.com/event/211482/
Python による機械学習入門 編 2021年6月25日(金) 16:00 - 17:30 https://dllab.connpass.com/event/214093/
microsoft/machine-learning-collection: machine learning tech collections at Microsoft and subsidiaries.
機械学習プロジェクトを進めるためのガイドブック Machine Learning Best Practices (azure.github.io)
None
None