2015/07/25 JAZUG札幌にて、3社のマシンラーニングをかみ砕いて説明。無修正版

1. いろいろなマシン
ラーニングを
くらべてみよう
マツイ ミホ

2. ところでお気づきになりましたでしょうか？
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3. あたらしいもの→
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4. ※本せっしょんとあまり関係のない
おはなしでした。
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5. じこしょうかい
名前：マツイミホ
職業：UIでざいなー
すきなこと：ギター（夜、狸小路でうたっ
てますたぶん）
すきなたべもの：もち
すきなおかね：諭吉
すきな言葉：なんとかなるなる
近状：陶芸家になりたい
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6. ここ最近行った映画
・ラブライブ
・ラブライブ
・バケモノの子
・ラブライブ
来週辺り観に行く予定
・ラブライブ
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7. なにをいっているのかわからないだろうが
おれにもわからないんだ。
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8. ここ最近、「二次元支部長」と言われて
いましたが、画面の中から出てきてみまし
た。だって・・・・
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9. 超絶辱め！！！！！
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10. ・現在、東京在住。（札幌には2年半ほど住
んでいました。東豊線万歳。タッピー最高。
東区民でした）
・以前は個人事業主だった為、比較的自由
に行き来してたのですが、いまは修業の為
カイシャイン中＝自由などない！
・仕方なくSkypeにてご挨拶させていただ
いていたら予想以上に大きく映されてい
た！
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11. そんな二次元支部長のTwitterアカウント
→m0n0_san
このフォントだと可愛いですね。
アイコンはデフォルトこれってのがありま
すが気分で変更します。
「のはこ」で検索していただけると多分い
ます。
※うちの屋号が「モノヅクリノハコ」なので「のはこ」さんなのです。
（豆知識）
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12. Bio文にも書いてありますが、基本的には
無益な事しかつぶやきません。
まじめなことは、facebookにしか書かな
いので、比べてみるのもまた一興。
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13. 本題：みなさんきょうはマシンラーニング
について、かなりくわしくなりましたよね。
そこでちょっぴり、Microsoft以外の
クラウドサービスでのマシンラーニングに
関してちょこっと興味わきませんか？
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14. と、いう訳でほんとーーーーーーうに
さっくりとですが、
・Microsoft
・amazon
・Google
の三社のマシンラーニングを比べてみよう
かと思います。
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15. ※相当ゆるふわです。
難しい言葉はでてきません。
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16. 登場人物
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18. 18

19. では、ゆるーくはじめます。
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20. 1.amazon
みなさんご存知AWS。
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22. さて、どこにあるのか？
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25. 25

26. ここでした。
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27. ・MLモデルの作成プロセスを説明する仮想化
ツール及びウィザードを提供しています。
・もともとは電子取引の予測分析の為にうま
れました。電子取引の代表例としては、そう、
みんなだいすきamazon（サービス名）だ
ね！
・ハードウェアならびにソフトウェアの先行
投資はもちろんありません。ただし、従量課
金です。←ここちゅうい
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28. Q：現在使えるリージョンは？
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30. A:USーEAST1のみ。（2015年7月現在）
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31. Amazonまとめ
1.かんたん
2.管理するために必要な時間と投資が必要
なくなる
3.低コスト・高パフォーマンス
4.すでに実証済みのテクノロジーを活用
5.毎日、数十億件の予測を生成し、それら
の予測をリアルタイムに処理できる！
ｽｺﾞｲﾈｪ(*´∀｀*)
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32. 2.Google
Googleと言えば、Chrome（ブラウザ）や
Gmail、GoogleDriveなどなど、おなじみ
なものが多いですが、
さて。
マシンラーニングは？
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33. Prediction API
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34. ・MLアルゴリズムを利用できる、データ解
析と予測のためのAPI
・データは、Google謹製強力なインフラス
トラクチャが分析
・GoogleAppEngineから直接利用できる
・Python、js、.netなどの言語ライブラ
リから利用できる
・購入の予測や感情分析モデルの作成など
使い道は多々あり。ただし「無料の割り当
て」あり。
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35. わかったかな？
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37. Googleまとめ
・くらうどすとれーじを使用。
・複数のデータセンターを横断してデータ
が複製される。
・ほとんどの予測クエリは200ミリ秒もか
からない。速い。（今後もっと早くなるで
しょうね）
・最初6ヶ月は制限付きですが無料なので是
非いじってみてね！（その後は従量制）
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38. 3.Microsoft
Microsoftのマシンラーニングは、
…もう今日はハンズオンで散々習ったので
今更説明しなくても大丈夫ですよね。
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39. えええええええええええええええ！！！！
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40. きたあずちゃんに怒られましたので、
ではまずAzureのポータルを見てみましょ
う。
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42. ・・・・おい。（おこ）
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44. しかたがないので新ポータルで見てみま
しょう。
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46. 「まだ、使えへんで」
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48. Microsoftまとめ
新ポータル、いつになったら色々できるよ
うになるんでしょうかね…
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49. まとめ
各社、得意とする分野が若干異なっていた
りはしますが、結局のところ
「機械学習によるどんな統計をさせて、
どんな結果を生みたいのか？」という
定義ぎめをしっかりしちゃえば、今後もっ
と研究され、広がっていく分野だと思いま
す。ただし、意外と料金かかるので、注意
が必要！（爆死数回経験済）
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