初心者の、初心者による、初心者のための

Azure Machine Learning 入門2014/9/20

JAZUG4 周年を祝う会 in 仙台真鍋俊之

Azure 上で利用できる機械学習 プレビュー版を公開中 <2014/7~>

機械学習を低コスト ( 時間的、設備的 ) で実施可能

総合開発環境（ ML Studio ）で開発可能 ソースコードを書かずに、多くの処理が実施可能

Azure Machine Learning

Azure Machine Learning についての紹介

機械学習初心者の方に、機械学習について興味を持ってもらう。 そして、機械学習を使うときに

Azure Machine Learning を使ってもらう。

本発表の目的

Azure Machine Learning 本発表の目的 機械学習 (Machine Learning) ML-Studio デモ

もくじ

人工知能における研究課題の一つ 人間が自然に行っている学習能力と同様の機能を

コンピュータで実現しようとする技術・手法< 引用： Wikipedia>

あらかじめ学習させることで、未知のデータが何かを判別する判別器を作成する

機械学習 (Machine Learning)

機械学習の例 ( 文字認識 )

訓練データ

判別器

未知のデータ

判別結果

「６」

KINECT 体の各部位の推定

スパムメールフィルタ

検索エンジン

機械学習の使用例

教師あり学習 入力とそれに対応すべき出力を写像する関数を生成

する。

教師なし学習 入力のみ（ラベルなしの例）からモデルを構築する。

機械学習のアルゴリズム

情報量が人間で処理できる限界にきている ( 一部のデータを人が解析する ) 時代から

( すべてのデータを機械が解析する ) 時代に！

人がすべての判断をする時代ではなくなってきた

なぜ、機械学習を学ぶのか

【機械】 低レベルな判断• データの傾向解析• パラメータ調整

【人】 高レベルな判断• 戦略• ビジョン

機械学習のアルゴリズムの実装が困難 高度な数学的知識が要求される

学習に多くの処理時間が必要 多くの場合で大量の学習データを処理する必要があ

る

複数のアルゴリズムでの実験が必要

機械学習習得の難しさ

Azure 上で利用できる機械学習 プレビュー版を公開中 <2014/7~>

機械学習を低コスト ( 時間的、設備的 ) で実施可能

総合開発環境（ ML Studio ）で開発可能 ソースコードを書かずに、多くの処理が実施可能

Azure Machine Learning

ブラウザ上で動作するAzure Machine Learning の総合開発環境

ドラッグ & ドロップで操作可能 データフローを作成して、実験可能 多数の機械学習アルゴリズムが使用可能

ML-Studio

デモ