[第50回 Machine Learning 15minutes! Broadcast] Azure Machine Learning - Ignite 2020 Updates

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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

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アジェンダ

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Azure Machine Learning

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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

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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)

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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

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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

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• 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

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Python ユーザーならこちら

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回帰分類時系列予測

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データ準備と探索

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ターゲット変数と計算環境の選択

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タスクの選択

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モデル一覧

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モデル精度

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モデル解釈

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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