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Which algorithm? Which parameters?Which features?
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Nearest Neighbors
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繰り返し
Regulations
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Mileage
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目標設定
学習の一貫性
出力入力
アンサンブル モデル
仮想マシンの自動起動・オートスケール
モデルの説明性 (解釈性)
ベストなモデルの選択
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分類、回帰、時系列予測 ONNX サポート
User inputs
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Rank Model Score
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Data
Clearing
Model Explanation
GPU GPU
Job
Management
Container
Packaging
VM Auto scale
Ensemble Learning
“HyperDrive”
Logging for
Visualize
深層学習
User inputs
Feature
engineering
Algorithm
selection
Hyperparameter
tuning
Model Leaderboard
Dataset
Configuration
& Constraints
76% 34% 82%
41%
88%
72%
81% 54% 73%
88% 90% 91%
95% 68%
56%
89% 89% 79%
Rank Model Score
1 95%
2 76%
3 53%
…
Data
Clearing
Model Explanation
GPU GPU
Job
Management
Container
Packaging
VM Auto scale
Ensemble Learning
“HyperDrive”
Logging for
Visualize
トレーニング ターゲット AutoML Hyperparameter Turning
ローカル Yes
リモート VM Yes Yes
Azure Machine Learning Compute Yes Yes
Azure Databricks Yes
Azure HDInsight
Azure Data Lake Analytics
Azure Batch
https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/machine-learning/concept-compute-target
分散環境で並列実行することで高速化を実現
対応モデルフォーマット
sklearn pipeline
どこにでも展開可能
データ探
索
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各予測値に対する説明 サマ
リー
要因探索、与信管理などの業務で
はブラックボックスなモデルは使
えない...
https://docs.microsoft.com/en-
US/azure/machine-learning/service/machine-
learning-interpretability-explainability
Model interpretability with
Azure Machine Learning service
• fairlearn - 公平性のアセスメントと、調整(緩和)のための Open Source Tool
• 不公平性のアセスメント、監視、調整(緩和) と 可視化
https://github.com/fairlearn/fairlearn
Step-by-Step Learning Achievements スムーズな学習環境
 無料
 日本語対応
 ブラウザーのみ。ハンズオ
ン環境も含めて
 ダウンロード可能なサンプ
ルコード
 Product/Service, 技術レベル,
job role, などに応じたガイダ
ンス
 Videos, チュートリアル, ハン
ズオン
 スキルアップを促す
 ユーザー プロファイ
ル毎に
カスタマイズ
www.microsoft.com/learn
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トレーニング
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• 自分に適した、トレーニングコースの作成
• AI Business School
• Conversational AI
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aischool.microsoft.com
会員数 4,150 名
全国 6 都市で
36 回イベント開催
福岡
大阪
広島
名古屋
東京
札幌
オンライン・オフライン含めた
機械学習教育講座の全国での推進
機械学習 SI エコシステム日本最大の AI コミュニティ
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