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 実験サービスとセキュリティ 2020年11月アッ...
Search
konabuta
November 12, 2020
Technology
0
1.2k
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)
Ignite 2020 最新アップデート Analytics & AI での講演資料です。
konabuta
November 12, 2020
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 - Ignite & Build Update (20210603)
konabuta
0
960
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
品質視点から考える組織デザイン/Organizational Design from Quality
mii3king
0
190
人工衛星のファームウェアをRustで書く理由
koba789
13
7.1k
20250910_障害注入から効率的復旧へ_カオスエンジニアリング_生成AIで考えるAWS障害対応.pdf
sh_fk2
3
220
JTCにおける内製×スクラム開発への挑戦〜内製化率95%達成の舞台裏/JTC's challenge of in-house development with Scrum
aeonpeople
0
190
BPaaSにおける人と協働する前提のAIエージェント-AWS登壇資料
kentarofujii
0
130
実践!カスタムインストラクション&スラッシュコマンド
puku0x
0
340
機械学習を扱うプラットフォーム開発と運用事例
lycorptech_jp
PRO
0
230
ChatGPTとPlantUML/Mermaidによるソフトウェア設計
gowhich501
1
130
AIエージェント開発用SDKとローカルLLMをLINE Botと組み合わせてみた / LINEを使ったLT大会 #14
you
PRO
0
100
Codeful Serverless / 一人運用でもやり抜く力
_kensh
7
370
スマートファクトリーの第一歩 〜AWSマネージドサービスで 実現する予知保全と生成AI活用まで
ganota
1
200
250905 大吉祥寺.pm 2025 前夜祭 「プログラミングに出会って20年、『今』が1番楽しい」
msykd
PRO
1
680
Featured
See All Featured
Docker and Python
trallard
45
3.6k
Save Time (by Creating Custom Rails Generators)
garrettdimon
PRO
32
1.5k
"I'm Feeling Lucky" - Building Great Search Experiences for Today's Users (#IAC19)
danielanewman
229
22k
Sharpening the Axe: The Primacy of Toolmaking
bcantrill
44
2.5k
Responsive Adventures: Dirty Tricks From The Dark Corners of Front-End
smashingmag
252
21k
Understanding Cognitive Biases in Performance Measurement
bluesmoon
29
1.9k
Reflections from 52 weeks, 52 projects
jeffersonlam
352
21k
Principles of Awesome APIs and How to Build Them.
keavy
126
17k
VelocityConf: Rendering Performance Case Studies
addyosmani
332
24k
Cheating the UX When There Is Nothing More to Optimize - PixelPioneers
stephaniewalter
285
13k
A designer walks into a library…
pauljervisheath
207
24k
10 Git Anti Patterns You Should be Aware of
lemiorhan
PRO
656
61k
Transcript
Azure Machine Learning 実験サービスとセキュリティ ⼥部⽥啓太 ⽇本マイクロソフト株式会社 Cloud Solution Architect –
Machine Learning & Deep Learning
§ Azure Machine Learning 初⼼者 § Data Scientist、機械学習エンジニア § AI
プロジェクト担当者・責任者 § AI の⺠主化をサポートする実験サービスの概要について理解する § セキュアな Azure Machine Learning の基本構成を理解する 対象者 ゴール
アジェンダ
アジェンダ
Azure Machine Learning
Azure Machine 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
None
None
None
デザイナー Designer
データ ゴール設定 制約条件 Optimized model Feature Engineering model selection Hyperparameter
Tuning ⾃動機械学習 Automated ML
Trusted 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・利便性を向上 DevOps 連携による ML 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
Industry leading MLOps Open & Interoperable For all skill levels
Designer UI & AutoML UI ⼀般提供開始! Trusted Private Link など セキュリティ機能が充実
• 直感的なマウス操作でパイプライン構築 • 特徴量エンジニアリング • モデル学習 (回帰、分類、クラスタリング) • 推論 (リアルタイム
& バッチ) • カスタムモデル・スクリプト (Python, R) 機械学習のモデル構築、テスト、デプロイするためのビジュアルパイプライン ※ 参考 : Azure Machine Learning デザイナー とは https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/machine-learning/concept-designer
None
データのインポート データの主導⼊⼒ データのエクスポート データのビン化 データ結合 データ正規化 パーティションとサンプル 重複⾏の削除 SMOTE 列変換
列の選択 データの分割 列の追加 ⾏の追加 算術演算の適⽤ SQL 変換の適⽤ ⽋損値の除去 値の置換 CSA への変換 データセットへ変換 インジケーター値へ変換 メタデータの編集 フィルター特徴量選択 Permutation 特徴量 デシジョンツリー ディジョンフォレスト ⾼速フォレスト分位点回帰 線形回帰 ロジスティック回帰 ニューラルネットワーク ポワソン回帰 ブーストデシジョンツリー サポートベクターマシン K-Means クラスタリング DenseNet ResNet SVD Recommender Wide Deep Recommender PCA 異常検知 LDA Python モデルの作成 Python スクリプトの実⾏ R スクリプトの実⾏ 画像データ変換処理 画像データの分割 テキスト前処理 Word2Vec Glove FastText クロスバリデーション スコアリング パラメータチューニング
None
ユーザーの⼊⼒ 特徴量 エンジニアリング アルゴリズム の選択 ハイパーパラメータ のチューニング モデルの リーダーボードと解釈 データセット
設定と制約 76% 34% 82% 41% 88% 72% 81% 54% 73% 88% 90% 91% 95% 68% 56% 89% 89% 79% 順位 モデル スコア 1 95% 2 76% 3 53% … ⾃動機械学習は、与えられたデータに対して「最⾼のモデル」を探索するために、 特徴量エンジニアリング、アルゴリズムとハイパーパラメータの選択を⾃動実⾏します。
Python ユーザーなら こっち!
Regression Classification Time Series Forecasting
None
データ準備と探索
ターゲット変数と 計算環境の選択
タスクの選択
モデル⼀覧
モデル精度
モデル解釈
アジェンダ
None
関連リソース Storage Key Vault Container Registry App Insights モデル推論サービス AKS
Cluster ACI 学習データのデータソース Storage Data Lake SQL モデル学習のサービス Compute Instance Compute Cluster 多くの PaaS サービスに 依存している
Authenticate Create Workspace and Authenticate Pass secrets SAS mount Training
Key-based auth Token/key auth ACI AKS Inference Compute Instance Azure Active Directory SSH Get/set secrets 多要素認証 Azure Machine Learning studio
管理者から⾒える画⾯ データ サイエンティストから⾒える画⾯ リソース作成権限なし リソース作成権限あり
Cosmos DB がユーザの Subscription 内で⽴ち上がる (課⾦対象) マイクロソフト 管理 Key お客様管理
Key ドキュメント : Data encryption with Azure Machine Learning Cosmos DB 以外の関連サービスの お客様管理 Key の対応について記載
Machine Learning Workspace Compute Instance Compute Cluster AKS Cluster Your
VNet Storage Key Vault Container Registry Your VNet 機能 ワークスペース - Private Link 関連リソース - サービスエンドポイント - プライベートエンドポイント モデルトレーニング - Behind VNet - Private IP (on roadmap) モデル推論 - AKS Behind VNet - Private AKS Cluster
Private Link を利⽤して、Private Endpoint と Azure PaaS サービスをマッピングします。 Private Endpoint
経由での通信のみ アクセスが許可されるため、インターネット環境 などの外部からのアクセスを遮断できます。 Private Link の発表
Microsoft Managed Azure Batch Services AKS Control Plane Machine Learning
Workspace Our PC VPN Gateway (Private) Microsoft Managed Compute Cluster Compute Instance AKS (Private) Private Endpoint or Your VNet Private Endpoint Service Endpoint
Azure Machine Learning データの監視のリファレンス Azure Policy の組み込みのポリシー定義 – Machine Learning
None
None
Azure 無償トライアル Azure Machine Learning デザイナーとは ⾃動機械学習 AutoML とは エンタープライズセキュリティの概要
⾃動機械学習 デザイナー デザイナーサンプル集 Ignite 2020 セッション (E2E machine learning for enterprises in a secure way)
None
None