Azure Machine Learning – Ignite 2020 Updates SATO Naoki (Neo) Senior Software Engineer Microsoft Corporation @satonaoki

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Azure AI Machine Learning service Azure Machine Learning Scenario specific services Cognitive Search Bot Service Form Recognizer Video Indexer Customizable AI models Vision, Speech, Language, Decision Cognitive Services On your terms Mission Critical Responsible

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

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デザイナー

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 デザイナー、 自動機械学習 UI が GA (一般提供) に Trusted Private Link などの セキュリティ機能が 充実

• 直感的な GUI で ML パイプラインを構築 • 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、デプロイをするためのビジュアル パイプライン Azure Machine Learning デザイナー とは https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/machine-learning/concept-designer

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データのインポート データの手動入力 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 特徴量選択フィルター 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 パラメーター チューニング

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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/ハイパーパラメーター選択を自動実行

Python ユーザーなら こちら

回帰 分類 時系列 予測

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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

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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 Storage SQL Database モデル学習のサービス Compute Instance Compute Cluster 多くの Azure PaaS サービスに依存

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 がユーザーの サブスクリプション内で立ち上がる 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 CMK 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 - 仮想ネットワーク内 - プライベート IP (ロードマップ) モデル推論 - 仮想ネットワーク内の AKS - プライベート AKS クラスター

Private Link を利用して、プライベート エンドポイントと Azure PaaS サービスを マッピング プライベート エンドポイント経由での通信のみ 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可能 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

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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

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