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
konabuta
June 03, 2021
Technology
0
960
Azure Machine Learning - Ignite & Build Update (20210603)
Azure Machine Learning Ignite & Build Update
https://dllab.connpass.com/event/213776/
konabuta
June 03, 2021
Tweet
Share
More Decks by konabuta
See All by konabuta
AI at Scale
konabuta
1
230
Azure Machine Learning 大規模機械学習
konabuta
0
370
MLflow と ONNX で実現するクラウドネイティブな MLOps
konabuta
1
2.5k
Azure Machine Learning ハンズオン モデル解釈
konabuta
1
1.1k
クォータ申請手順 - Azure Machine Learning Compute
konabuta
0
420
Azure Machine Learning ハンズオンシリーズ 基礎編 資料
konabuta
0
2.1k
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
1.2k
機械学習モデルの解釈可能性について (2020-11-11)
konabuta
2
1.2k
Microsoft の Responsible AI への取り組み (2020-11-10)
konabuta
1
550
Other Decks in Technology
See All in Technology
Agile PBL at New Grads Trainings
kawaguti
PRO
1
180
TypeScript入門
recruitengineers
PRO
35
12k
オブザーバビリティが広げる AIOps の世界 / The World of AIOps Expanded by Observability
aoto
PRO
0
280
PRDの正しい使い方 ~AI時代にも効く思考・対話・成長ツールとして~
techtekt
PRO
0
1.3k
スプリントレトロスペクティブはチーム観察の宝庫? 〜チームの衝突レベルに合わせたアプローチ仮説!〜
electricsatie
1
150
進捗
ydah
2
230
エラーとアクセシビリティ
schktjm
0
720
実践AIガバナンス
asei
3
320
Oracle Cloud Infrastructure:2025年8月度サービス・アップデート
oracle4engineer
PRO
0
190
実運用で考える PGO
kworkdev
PRO
0
130
Kubernetes における cgroup driver のしくみ: runwasi の bugfix より
z63d
2
120
Function Body Macros で、SwiftUI の View に Accessibility Identifier を自動付与する/Function Body Macros: Autogenerate accessibility identifiers for SwiftUI Views
miichan
2
160
Featured
See All Featured
Build The Right Thing And Hit Your Dates
maggiecrowley
37
2.8k
How to Ace a Technical Interview
jacobian
279
23k
Documentation Writing (for coders)
carmenintech
73
5k
RailsConf & Balkan Ruby 2019: The Past, Present, and Future of Rails at GitHub
eileencodes
139
34k
Learning to Love Humans: Emotional Interface Design
aarron
273
40k
Refactoring Trust on Your Teams (GOTO; Chicago 2020)
rmw
34
3.1k
It's Worth the Effort
3n
187
28k
KATA
mclloyd
32
14k
Git: the NoSQL Database
bkeepers
PRO
431
66k
Done Done
chrislema
185
16k
The Cost Of JavaScript in 2023
addyosmani
53
8.9k
Code Review Best Practice
trishagee
70
19k
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