AZURE MACHINE LEARNING と 製造業事例 田口 雅章

AI 人工知能 Machine Learning 機械学習 DeepLearning 深層学習 マシンによって 再現される 人間の知能 AI 機械学習を 実装するための 手法 Deep Learning 人工知能を実現 するための アプローチ Machine Learning 用語の解説 nvidia BLOG 人工知能、機械学習、ディープラーニングの違いとは

何でも答えるAI欲しい AIやるけど予算がない ウチの事業知識あるよね 設問①この空欄を埋めなさい AI導入の課題 AI導入企業 データ サイエンティスト ここの距離感

MSR Beijing MSR Cambridge MSR Redmond MSR Montreal MSR New England MSR New York Fueled by Microsoft breakthrough research 96% on RESNET vision test 94.9% on Switchboard test 89.4% on Stanford CoQA test 69.9% with MT Research system 39.5 Teraflops with Intel Stratix 10 MSR India MSR Shanghai 翻訳の品質 人間レベルへ到達 物体認識の正答率 人間レベルへ到達 Switchboard Switchboar d cellular Meeting speech IBM Switchboard Broadcast speech 読解力テストの正答率 人間レベルへ到達 会話認識のエラー率 人間レベルへ到達 初めてFPGAを データセンターに配置 Microsoft Research 資料 Azure AI テクノロジー ご紹介(日本マイクロソフト)より引用

Azure AI 3つのソリューションから構成 AI apps & agents Knowledge mining Machine learning 資料 Azure AI テクノロジー ご紹介(日本マイクロソフト)より引用

Azure Machine Learning の特徴 Any tool + any framework Automated ML + drag & drop + code first Integrated with Azure DevOps 資料 Azure AI テクノロジー ご紹介(日本マイクロソフト)より引用

国内大手 精密機器メーカー 外観検査による検査工程の効率化 工程1 工程2 工程3 ・・・ 画像検知 AIモデル 工場の検査工程の 効率化・工数削減 Azure 分析環境 エッジデバイスで推論 資料 Azure AI テクノロジー ご紹介(日本マイクロソフト)より引用

BP様：貯留層回収率の予測 資料 Azure AI テクノロジー ご紹介(日本マイクロソフト)より引用

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