Contenu connexe Similaire à Azure MLで何かやる (20) Plus de Yuki Igarashi (14) Azure MLで何かやる3. 自己紹介
• 五十嵐 祐貴
• 所属
Microsoft MVP for .NET April 2015
Microsoft Student Partners Fellow
サトヤ仙台
青葉山の上
• 自然言語処理の研究室でアルバイト
機械学習はあまり良く分かってません
3
4. Azure MLとは
• ブラウザだけで簡単に機械学習が試せるサービス
手元で環境を整える必要が一切なし!
• 数クリックで実験からデプロイまで可能
Azureの安定したプラットフォームに支えられて動きます
• Azureでホストしているサービスと連携
BlobやSQL Databaseなどとも連携可能
• 様々なモジュールが手軽に扱える
Open CVやR/Pythonなども扱えます
4
13. 機械学習の種類
Azure ML studio のコンポーネント
教師あり学習
Classification
識別
Regression
回帰
教師なし学習
Clustering
クラスタリング
Anomaly Detection
異常検出
13
27. ポーカーの役の識別
Poker Hand Data Set
トランプのカード5枚分のデータ
と
それでできる役のデータ(正解)
で1件分
学習用データ 25,010件
テスト用データ 1,000,000件
http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Poker+Hand
27
28. ポーカーの役の識別
2 2
5 5 7 7
J J J
3 4 5 6 7
♥ ♥ ♥ ♥ ♥
6 6 6 Q Q
4 4 4 4
♦
4
♦
5
♦
6
♦
7
♦
8
♠
10
♠
J
♠
Q
♠
K
♠
A
ワンペア
ツーペア
スリーカード
ストレート
フラッシュ
フルハウス
フォアカード
ストレートフラッシュ
ロイヤルストレートフラッシュ
28
31. ポーカーの役の識別
2 2
5 5 7 7
♥ ♥ ♥ ♥ ♥
6 6 6 Q Q
4 4 4 4
♠
10
♠
J
♠
Q
♠
K
♠
A
ワンペア
ツーペア
フラッシュ
フルハウス
フォアカード
ロイヤルストレートフラッシュ
学習器
識別モデル
正解から学習
31
学習用データ
37. データの加工
0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 …… 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5
0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 …… 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 …… 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 2
0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 …… 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 4
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 …… 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0
0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 …… 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5
0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 …… 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 7
52個の 0/1 の2値データ
1つがカード1枚を表現
つまり1行には1が5個
0:役なし
から
9:ロイヤル
ストレート
フラッシュ
(正解データ)
1行が1つの役
37
61. Deep Learning
• 画像の分類問題
一昔前まで
いかに画像から特徴を抽出するかがキー
抽出した特徴を素性として機械学習
今
実は生画像だけでも機械が特徴を自動的に獲得してくれる(?)
レイヤーが深くなるごとに全体的・抽象的となっていく
61
64. CIFAR10で学習した例
• Deep Learningでラブライブ!キャラを識別する
http://christina.hatenablog.com/entry/2015/01/23/212541
• ご注文はDeep Learningですか?
http://kivantium.hateblo.jp/entry/2015/02/20/214909
• きんいろDeepLearning
http://showyou.hatenablog.com/entry/2015/05/24/174621
64(画像は各サイトからそれぞれ引用)
66. さっそくやってみる
• AzureでもDeep Learning 出来るらしい
http://gallery.azureml.net/Details/7d3f74981b5b42cd9687370
671c86696
• Multiclass Neural Networkモジュールを使用
Hidden layer specificationをCustom definition scriptに変更
言語はNet# と呼ばれるものを使う
https://azure.microsoft.com/ja-
jp/documentation/articles/machine-learning-azure-ml-
netsharp-reference-guide/
66
71. 思うこと
• Open CV Image Readerがちょっと使いにくい
扱えるImageのサイズに制限がある
正規化されない
FileNameとピクセルごとの色データしか出力されない
• WebAPIのInput/Outputが少々使いにくい
画像データを渡すのが大変
• よく内部例外にあたる
どこが原因かつかみにくい
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72. まとめ
• Azure MLは手軽に機械学習が試せる研究室
Caffeなどの強力なツールもあるが、慣れていないと環境構築も大変
• クラウドの力で大規模なデータを扱える
Azure MLはAzureと連携してクラウドの利点を最大限に活かせます
• まずは試してみよう!
無料で試せます
https://studio.azureml.net
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