Azure Machine Learning - Ignite & Build Update (20210603)

Azure Machine Learning Ignite & Build Update
https://dllab.connpass.com/event/213776/

Transcript

1. Azure Machine Learning
   Ignite & Build アップデート
   女部田啓太
   

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2. アジェンダ
   

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3. アジェンダ
   

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4. Azure Machine Learning
   

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5. 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
   

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6. 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
   

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7. アジェンダ
   

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8. 最新アップデート情報
   

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9. 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
   

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10. Compute Instance が Visual Studio Code に対応
    

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11. 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
    

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12. デモンストレーション
    

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14. 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
    

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15. 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
    

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16. 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
    

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17. デモンストレーション
    

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20. 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
    

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21. 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
    

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22. 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
    

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23. 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
    

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24. アジェンダ
    

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25. 基礎編
    2021年6月11日(金) 16:00 - 17:30
    https://dllab.connpass.com/event/211482/
    

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26. 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/
    

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27. microsoft/machine-learning-collection:
    machine learning tech collections at Microsoft and subsidiaries.
    

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28. 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)
    

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30. View Slide