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Step1: 予測モデルの構築
コンピューターを用いてデータを
統計学的な分析手法に則って解析。
データに含まれる潜在的なルール,
相関関係,特徴を見出す(=モデル化)
東京大学 特任准教授
松尾 豊 氏 による AI 発展の系譜
総務省「AIネットワーク社会推進会議」資料
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学習済み
モデル利用
学習モデル
作成
→ MLの予測モデルを自作せずに結果だけ利用
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VideoIndexer
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学習済み
モデル利用
学習モデル
作成
サービス検証
プロトタイプ開発
投資 業界 業務シナリオ
販促 生産性
流通&小売 広報&マーケ
品質 新製品
投資 業界 業務シナリオ
販促 生産性
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品質 新製品
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チャットエンドユーザー
チャット制御
質問特定
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Q
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サービス検証
プロトタイプ開発
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投資 業界 業務シナリオ
販促 生産性
流通&小売 営業&販売
品質 新製品
投資 業界 業務シナリオ
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流通&小売 営業&販売
品質 新製品
投資 業界 業務シナリオ
販促 生産性
流通&小売 営業&販売
品質 新製品
• Python, C++, BrainScript
• 学習済みモデルは C#、Java で動かすことも可能
• MIT や Stanford 等の様々な研究者と共同作業で開発中
• 2017年6月、バージョン2.0がGA (正式リリース) に
Caffe CNTK MxNet TensorFlow
FCN5 (1024) 55.3ms 51.0ms 60.4ms 62.0ms
AlexNet (256) 36.8ms 27.2ms 29.0ms 104.0ms
ResNet (32)...
エラー率
CNTK のスケール性が
世界記録達成に貢献
歩道画像を解析
撮影地点ごとに
ごみの種類や数を判別
地図データ(Google,ZENRIN)
清掃員の最適配置や
新たな街づくりの提案へ
参照 http://www.image-net.org/
http://image-net.org/challenges/LSVRC/2012/ilsvrc2012.pdf
ILSVRC
大量のタグ付き画像データの
認識精度を競うコンテスト
IMAGE NET 2012年
http://image-net.org
AlexNet, 8 layers
(ImageNet 2012)
Very
VGG, 19 layers
(ImageNet 2014)
Ultra
ResNet,
152 layers
By Microsoft
重
み
づ
け
更
新
重
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更
新
重
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け
更
新
皆さんも簡単に
お試しいただけます
https://aka.ms/cntk_image
モデル
学習
データを使ってモデルを教育すること
モデルの出来を精度から測ってあげること
評価
The CIFAR-10 dataset
故障診断 医療診断物品の自動仕分け
データ準備
学習
モデル 分割
評価
データ準備
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¥image¥train¥00001.png 9
¥image¥train¥00002.png 9
データ準備
学習
モデル 分割
評価
データ準備
学習
モデル 分割
評価
モデル
http://intellabs.github.io/RiverTrail/tutorial/
Convolution, Pooling Layerを含む
Neural Network
Convolution()
MaxPooling()
Dense()
AlexNet, 8 layers
(ImageNet 2012)
データ準備
学習
モデル 分割
評価
学習
https://aka.ms/cntk-setup
CPU GPU
簡単!
検証用には OK !
パフォーマンスはこちら!
面倒くさい環境構築…
https://aka.ms/deepvm
Azure N シリーズ GPU インスタンス
2 種類の NVIDIA GPUを搭載
サイズ
コア
数
メモリ Disk RDMA GPU
NV6 6 56 GB 380 GB - M60 ×1
NV12 12 112 GB 680 GB -...
Kepler Maxwell Pascal Volta
GeForceゲーミング
Quadro
プロフェッショナル
グラフィックス
Tesla
HPC & Cloud
M60
M6
M4 M40
P6000
GTX 1080
M6000M500...
https://aka.ms/cntk-tutorial
https://github.com/msmamita/cntk_handson
開発者チームも頻繁に見ています
https://stackoverflow.com/questions/tagged/cntk
microsoft.com/cognitive
https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/cognitive-services/
https://github.com/Microsoft?q=cognitiv...
[次回勉強会]
2017/06/16(金)
@日本マイクロソフト セミナールーム(品川)
Cognitive Toolkit
ドキュメント、チュートリアル、モデル ギャラリー、ブログなど…
http://cntk.ai/
https://github.com/Microsoft/CNTK
Azure Notebooks
https:...
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[db analytics showcase Sapporo 2017] MicrosoftのAIテクノロジーを活用しよう ~インテリジェントAPIからディープ ラーニング フレームワークまで~
[db analytics showcase Sapporo 2017] MicrosoftのAIテクノロジーを活用しよう ~インテリジェントAPIからディープ ラーニング フレームワークまで~
[db analytics showcase Sapporo 2017] MicrosoftのAIテクノロジーを活用しよう ~インテリジェントAPIからディープ ラーニング フレームワークまで~
[db analytics showcase Sapporo 2017] MicrosoftのAIテクノロジーを活用しよう ~インテリジェントAPIからディープ ラーニング フレームワークまで~
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[db analytics showcase Sapporo 2017] MicrosoftのAIテクノロジーを活用しよう ~インテリジェントAPIからディープ ラーニング フレームワークまで~

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http://www.db-tech-showcase.com/dbts/analytics

db analytics showcase Sapporo 2017 (2017/06/30-07/01)
http://www.db-tech-showcase.com/dbts/analytics

MicrosoftのAIテクノロジーを活用しよう ~インテリジェントAPIからディープ ラーニング フレームワークまで~

Microsoftは、AI (人工知能) に関連する幅広いテクノロジやサービスを提供しています。
本セッションでは、画像処理、音声認識、自然言語処理などに活用できるAPIやサービスを提供している「Microsoft Cognitive Services」、ディープ ラーニング フレームワーク「Microsoft Cognitive Toolkit」(CNTK) を中心に、AIを活用したアプリケーション開発に役立つ情報をお伝えします。

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[db analytics showcase Sapporo 2017] MicrosoftのAIテクノロジーを活用しよう ~インテリジェントAPIからディープ ラーニング フレームワークまで~

  1. 1. Is_dog True True False True : :
  2. 2. Step1: 予測モデルの構築 コンピューターを用いてデータを 統計学的な分析手法に則って解析。 データに含まれる潜在的なルール, 相関関係,特徴を見出す(=モデル化)
  3. 3. 東京大学 特任准教授 松尾 豊 氏 による AI 発展の系譜 総務省「AIネットワーク社会推進会議」資料
  4. 4. ・・・・・ ・・・・・ ・・・・・ ・・・・・ ・・・・・
  5. 5. 学習済み モデル利用 学習モデル 作成
  6. 6. → MLの予測モデルを自作せずに結果だけ利用
  7. 7. BingWeb Search BingAutosuggest BingImageSearch BingVideoSearch BingNewsSearch Search ComputerVision Emotion Face Video Vision BingSpeech CustomSpeech Service Speaker Recognition Translator Speech BingSpell Check Linguistic Analysis Language Understanding TextAnalytics Web Language Model Language Academic Knowledge EntityLinking Knowledge Exploration Recommendations Knowledge microsoft.com/cognitive
  8. 8. Labs BingWeb Search BingAutosuggest BingImageSearch BingVideoSearch BingNewsSearch BingCustom Search Search ComputerVision Emotion Face Video VideoIndexer CustomVision Service Vision BingSpeech CustomSpeech Service Speaker Recognition Translator Speech BingSpell Check Linguistic Analysis Language Understanding TextAnalytics Web Language Model Language Academic Knowledge EntityLinking Knowledge Exploration QnAMaker Recommendations CustomDecision Service Knowledge microsoft.com/cognitive Content Moderator Project Prague NanjingProject Project Johannesburg Project Cuzco Project Abu Dhabi Project Wollongong
  9. 9. BingWeb Search BingAutosuggest BingImageSearch BingVideoSearch BingNewsSearch BingCustom Search Search ComputerVision Emotion Face Video VideoIndexer CustomVision Service Vision BingSpeech CustomSpeech Service Speaker Recognition Translator Speech BingSpell Check Linguistic Analysis Language Understanding TextAnalytics Web Language Model Language Academic Knowledge EntityLinking Knowledge Exploration QnAMaker Recommendations CustomDecision Service Knowledge Content Moderator Labs Project Prague NanjingProject Project Johannesburg Project Cuzco Project Abu Dhabi Project Wollongongmicrosoft.com/cognitive
  10. 10. Labs BingWeb Search BingAutosuggest BingImageSearch BingVideoSearch BingNewsSearch BingCustom Search Search ComputerVision Emotion Face Video VideoIndexer CustomVision Service Vision BingSpeech CustomSpeech Service Speaker Recognition Translator Speech BingSpell Check Linguistic Analysis Language Understanding TextAnalytics Web Language Model Language Academic Knowledge EntityLinking Knowledge Exploration QnAMaker Recommendations CustomDecision Service Knowledge microsoft.com/cognitive Content Moderator Project Prague NanjingProject Project Johannesburg Project Cuzco Project Abu Dhabi Project Wollongong GA New
  11. 11. https://westus.api.cognitive. microsoft.com/emotion/v1.0/recogniz e
  12. 12. using Microsoft.ProjectOxford.Emotion; using Microsoft.ProjectOxford.Emotion.Contract; string subkey = "YOUR_SUBSCRIPTION_KEY"; var eClient = new EmotionServiceClient(subkey); Emotion[] eResult = await eClient.RecognizeAsync(url); float score = eResult[0].Scores.Happiness;
  13. 13. Labs BingWeb Search BingAutosuggest BingImageSearch BingVideoSearch BingNewsSearch BingCustom Search Search BingSpeech CustomSpeech Service Speaker Recognition Translator Speech BingSpell Check Linguistic Analysis Language Understanding TextAnalytics Web Language Model Language Academic Knowledge EntityLinking Knowledge Exploration QnAMaker Recommendations CustomDecision Service Knowledge Project Prague NanjingProject Project Johannesburg Project Cuzco Project Abu Dhabi Project Wollongong 視覚 ComputerVision Emotion Face Video VideoIndexer CustomVision Service Vision Content Moderator microsoft.com/cognitive
  14. 14. SearchVision Speech Language Knowledge Categories [ { "Name": "people_swimming", "Score": 0.98046875 } ] Faces [ { "Age": 36, "Gender": "Male", "FaceRectangle": { "Top": 133, "Left": 298, "Width": 121, "Height": 121 } } ] Dominant color background ■"White" Dominant color foreground ■"Grey" Accent Color ■#19A4B2 Where there is love there is life. Mahatma Gandhi 2 October 1869 — 30 January 1948 GA
  15. 15. [Document] https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/cognitive-services/custom-vision- service/home [Check&Try] https://www.customvision.ai/ SearchVision Speech Language Knowledge New
  16. 16. Demo Custom Vision API
  17. 17. [Document] https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/cognitive-services/video- indexer/video-indexer-overview [Check&Try] https://www.videoindexer.ai/ SearchVision Speech Language Knowledge New
  18. 18. Demo Video Indexer API
  19. 19. Labs BingWeb Search BingAutosuggest BingImageSearch BingVideoSearch BingNewsSearch BingCustom Search Search ComputerVision Emotion Face Video VideoIndexer CustomVision Service Vision Translator BingSpell Check Linguistic Analysis Language Understanding TextAnalytics Web Language Model Language Academic Knowledge EntityLinking Knowledge Exploration QnAMaker Recommendations CustomDecision Service Knowledge Content Moderator Project Prague NanjingProject Project Johannesburg Project Cuzco Project Abu Dhabi Project Wollongong 音声 microsoft.com/cognitive BingSpeech CustomSpeech Service Speaker Recognition Speech
  20. 20. *ja-jp含む *ja-jp含む Speech Translation =Speech Recognition+Translation+Text-to-Speech
  21. 21. Labs BingWeb Search BingAutosuggest BingImageSearch BingVideoSearch BingNewsSearch BingCustom Search Search ComputerVision Emotion Face Video VideoIndexer CustomVision Service Vision BingSpeech CustomSpeech Service Speaker Recognition Speech Academic Knowledge EntityLinking Knowledge Exploration QnAMaker Recommendations CustomDecision Service Knowledge Content Moderator Project Prague NanjingProject Project Johannesburg Project Cuzco Project Abu Dhabi Project Wollongong 言語 microsoft.com/cognitive Translator BingSpell Check Linguistic Analysis Language Understanding TextAnalytics Web Language Model Language
  22. 22. SearchVision Speech Language Knowledge [Document] https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/luis/home [Check&Try] https://www.luis.ai/
  23. 23. *ja-jp 含む *ja-jp 含む https://text-analytics-demo.azurewebsites.net/ SearchVision Speech Language Knowledge
  24. 24. Labs BingWeb Search BingAutosuggest BingImageSearch BingVideoSearch BingNewsSearch BingCustom Search Search ComputerVision Emotion Face Video VideoIndexer CustomVision Service Vision BingSpeech CustomSpeech Service Speaker Recognition Translator Speech BingSpell Check Linguistic Analysis Language Understanding TextAnalytics Web Language Model Language Content Moderator Project Prague NanjingProject Project Johannesburg Project Cuzco Project Abu Dhabi Project Wollongong 知識 microsoft.com/cognitive Academic Knowledge EntityLinking Knowledge Exploration QnAMaker Recommendations CustomDecision Service Knowledge
  25. 25. SearchVision Speech Language Knowledge
  26. 26. SearchVision Speech Language Knowledge
  27. 27. SearchVision Speech Language Knowledge [Document] https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/cognitive-services/custom- decision-service/custom-decision-service-overview [Check&Try] http://ds.microsoft.com/ New
  28. 28. Labs ComputerVision Emotion Face Video VideoIndexer CustomVision Service Vision BingSpeech CustomSpeech Service Speaker Recognition Translator Speech BingSpell Check Linguistic Analysis Language Understanding TextAnalytics Web Language Model Language Academic Knowledge EntityLinking Knowledge Exploration QnAMaker Recommendations CustomDecision Service Knowledge Content Moderator Project Prague NanjingProject Project Johannesburg Project Cuzco Project Abu Dhabi Project Wollongong 検索 BingWeb Search BingAutosuggest BingImageSearch BingVideoSearch BingNewsSearch BingCustom Search Search microsoft.com/cognitive
  29. 29. SearchVision Speech Language Knowledge [Document] https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/cognitive-services/bing-custom- search/overview [Check&Try] https://customsearch.ai/ New
  30. 30. ComputerVision Emotion Face Video VideoIndexer CustomVision Service Vision BingSpeech CustomSpeech Service Speaker Recognition Translator Speech BingSpell Check Linguistic Analysis Language Understanding TextAnalytics Web Language Model Language Academic Knowledge EntityLinking Knowledge Exploration QnAMaker Recommendations CustomDecision Service Knowledge Content Moderator BingWeb Search BingAutosuggest BingImageSearch BingVideoSearch BingNewsSearch BingCustom Search Search Labs Project Prague NanjingProject Project Johannesburg Project Cuzco Project Abu Dhabi Project Wollongongmicrosoft.com/cognitive
  31. 31. https://aka.ms/gestures [Check&Try] https://labs.cognitive.microsoft.com/ https://labs.cognitive.microsoft.com /en-us/project-johannesburg
  32. 32. 学習済み モデル利用 学習モデル 作成
  33. 33. サービス検証 プロトタイプ開発 投資 業界 業務シナリオ 販促 生産性 流通&小売 広報&マーケ 品質 新製品
  34. 34. 投資 業界 業務シナリオ 販促 生産性 運輸 社内IT 品質 新製品
  35. 35. Web チャットエンドユーザー チャット制御 質問特定 (LUIS) A Q 質問検索 F F 会話履歴 QA A Q F 特定? Q Y N A 追加学習 (Azure Search) FAQ自動応答システム 複数チャット を特定応答 1 2 3 4 56 7 8 9 Q:質問 A:回答 F:フィードバック 1Intent-1Question サービス実現性の 検証を実施予定 (2017年7月~) 投資 業界 業務シナリオ 販促 生産性 流通&小売 営業&販売 品質 新製品
  36. 36. サービス検証 プロトタイプ開発 de:code 2017 code your future 投資 業界 業務シナリオ 販促 生産性 流通&小売 営業&販売 品質 新製品
  37. 37. 投資 業界 業務シナリオ 販促 生産性 流通&小売 営業&販売 品質 新製品
  38. 38. 投資 業界 業務シナリオ 販促 生産性 流通&小売 営業&販売 品質 新製品
  39. 39. • Python, C++, BrainScript • 学習済みモデルは C#、Java で動かすことも可能 • MIT や Stanford 等の様々な研究者と共同作業で開発中 • 2017年6月、バージョン2.0がGA (正式リリース) に
  40. 40. Caffe CNTK MxNet TensorFlow FCN5 (1024) 55.3ms 51.0ms 60.4ms 62.0ms AlexNet (256) 36.8ms 27.2ms 29.0ms 104.0ms ResNet (32) 144.0ms 81.5ms 84.5ms 181.4ms LSTM (256) (v7 benchmark) - 43.6ms (44.9ms) 288.1ms (284.9ms) - (223.5ms) http://dlbench.comp.hkbu.edu.hk/ Benchmarking by HKBU, Version 8 2017年4月時点
  41. 41. エラー率 CNTK のスケール性が 世界記録達成に貢献
  42. 42. 歩道画像を解析 撮影地点ごとに ごみの種類や数を判別
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  44. 44. 参照 http://www.image-net.org/ http://image-net.org/challenges/LSVRC/2012/ilsvrc2012.pdf ILSVRC 大量のタグ付き画像データの 認識精度を競うコンテスト
  45. 45. IMAGE NET 2012年
  46. 46. http://image-net.org
  47. 47. AlexNet, 8 layers (ImageNet 2012)
  48. 48. Very VGG, 19 layers (ImageNet 2014)
  49. 49. Ultra ResNet, 152 layers By Microsoft
  50. 50. 重 み づ け 更 新 重 み づ け 更 新 重 み づ け 更 新
  51. 51. 皆さんも簡単に お試しいただけます https://aka.ms/cntk_image
  52. 52. モデル 学習 データを使ってモデルを教育すること モデルの出来を精度から測ってあげること 評価
  53. 53. The CIFAR-10 dataset
  54. 54. 故障診断 医療診断物品の自動仕分け
  55. 55. データ準備 学習 モデル 分割 評価
  56. 56. データ準備 ¥image¥train¥00000.png 6 ¥image¥train¥00001.png 9 ¥image¥train¥00002.png 9
  57. 57. データ準備 学習 モデル 分割 評価
  58. 58. データ準備 学習 モデル 分割 評価
  59. 59. モデル
  60. 60. http://intellabs.github.io/RiverTrail/tutorial/
  61. 61. Convolution, Pooling Layerを含む Neural Network
  62. 62. Convolution() MaxPooling() Dense() AlexNet, 8 layers (ImageNet 2012)
  63. 63. データ準備 学習 モデル 分割 評価
  64. 64. 学習
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  69. 69. https://aka.ms/cntk-tutorial
  70. 70. https://github.com/msmamita/cntk_handson
  71. 71. 開発者チームも頻繁に見ています https://stackoverflow.com/questions/tagged/cntk
  72. 72. microsoft.com/cognitive https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/cognitive-services/ https://github.com/Microsoft?q=cognitive https://westus.dev.cognitive.microsoft.com/docs/services/ https://dev.cognitive.microsoft.com/docs/services/ https://docs.com/cogbot/9675/cognitive-services
  73. 73. [次回勉強会] 2017/06/16(金) @日本マイクロソフト セミナールーム(品川)
  74. 74. Cognitive Toolkit ドキュメント、チュートリアル、モデル ギャラリー、ブログなど… http://cntk.ai/ https://github.com/Microsoft/CNTK Azure Notebooks https://notebooks.azure.com/cntk/libraries/tutorials Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) Japan Community http://aka.ms/cntkjapan
  75. 75. © 2017 Microsoft Corporation. All rights reserved. 本情報の内容(添付文書、リンク先などを含む)は、作成日時点でのものであり、予告なく変更される場合があります。

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