#azurejp
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製造設備
原材料、プロダクト
予防保全
顧客中心主義迅速に革新し、より機敏になる
スマートプロダクト
サービス・エコシステム
コネクテッド・コンシューマ
顧客
サプライチェーン
設計開発
製造
マーケティング 販売
サービス
完全自動運転で100%無事故を実現しようとすると最低でも
88億マイルを
テストしなければならない。1
2020年、自動運転車は1日に約4,000ギガバイトのデータを生成し、消費する。2
Paris Auto Show Automobility Los Angeles Gartner TechRadar EarthdataAutomobility Los Angeles
2020年、204億のモノがつながる。3
90分のアニメーション映像を製作す
るために、6,500万時間分の
画像レンダリングが必要となる。4
2020年、飛行機から1日に
40テラバイト
NASAの地球観測システムおよび情報システム(EODSIS)は、
1日に約28テラバイトのデータを配信している。5
Lift and Shift
Cloud Optimized
App Modernized
Intelligent Edge + Intelligent Cloud
Mobile
Containers
DevOps
Data
AI
App Modernized
Services
Infrastructure
Tools
#azurejp
2012
深層学習
Google Brain が、YouTube で
猫を75% の精度で識
別
機械学習
学習させ続ける事で自律的に改善し続けるプログラム
AIコンピュータが、
人間が通常行っている事を行う
AI
ニューラルネットワーク
機械学習深層学習
(ニューラルネットワークの進化)
1956
用語“人工知能”
が使用される
最初の「AIの冬」
2回目の「AIの冬」
1974-1980 1987-1993 2006
深層学習の台頭
2015
グーグルDeepMind の
AlphaGo が囲碁でLee Sedol を破る
2016
マイクロソフトが、
会話の音声認識で
人間と同じ精度を実現
マイクロソフトが、
画像認識で人間と同じ精度
を実現
だから何なの?
• 雑草
農薬にお金
コンバイン x AI
大幅
応用
Pre-built AI
Cognitive Services Labs
Video Indexer
Cognitive Services Labs
Custom Custom Custom Custom Custom
John F. Kennedy (JFK)November 22, 1963
http://aka.ms/jfkfiles
Positive
Text Analytics
Entities Identified
Positive
Text Analytics
Entity Linking Intelligent Service
"entityTypeHints": [ "Person" ],
"entityTypeDisplayHint": "Explorer"
"entityTypeHints": [ "Drug"
"entityTypeHints": [
"Place"
Positive
Entities Identified
Text Analytics
Entity Linking Intelligent Service
Entities TypeBing Entity Search API
Web App(azsearch.js)
BlobStorage
Azure Function
Skills:Computer VisionOCR + HandwritingEntity LinkingCIA Cryptonyms Azure Search
Cosmos DBAzure MachineLearning
CognitiveSkill Set
JFK FILESCOGNITIVE SEARCHARCHITECTURE
Skill: Topics
AI
1. 顔の解析
2. 画像へのタグ付け
3. 顔の感情分析
4. OCR
1. テキストからの重要語句の抽出
2. テキストの感情分析
Azure Data Lake の 6つの Cognitive 機能
• オブジェクト認識 (タグ)
• 顔認識、感情認識
• JOIN処理 –幸せな人は誰なのか?
REFERENCE ASSEMBLY ImageCommon;REFERENCE ASSEMBLY FaceSdk;REFERENCE ASSEMBLY ImageEmotion;REFERENCE ASSEMBLY ImageTagging;
@objects =PROCESS MegaFaceViewPRODUCE FileName, NumObjects int, Tags stringREADONLY FileNameUSING new
Cognition.Vision.ImageTagger();
@tags =SELECT FileName, T.Tag
FROM @objectsCROSS APPLY
EXPLODE(SqlArray.Create(Tags.Split(';'))) AS T(Tag)
WHERE T.Tag.ToString().Contains("dog") ORT.Tag.ToString().Contains("cat");
@emotion_raw =
PROCESS MegaFaceViewPRODUCE FileName string, NumFaces int, Emotion stringREADONLY FileName
USING new Cognition.Vision.EmotionAnalyzer();
@emotion =SELECT FileName, T.Emotion
FROM @emotion_rawCROSS APPLY
EXPLODE(SqlArray.Create(Emotion.Split(';'))) AS T(Emotion);
@correlation =SELECT T.FileName, Emotion, Tag
FROM @emotion AS E
INNER JOIN@tags AS T
ON E.FileName == T.FileName;
Images
Objects Emotions
filter
join
aggregate
万能なものは無い
Own AI
運用データの準備 ビルドモデル
Azure Machine Learning
Experimentation Service
Azure Machine Learning
Model Management
Service
Spark
SQL Server
GPU インスタンス
コンテナー サービス
Azure Machine Learning Workbench /
AI Tools for VS
SQL Server
Machine Learning Server
オンプレミス
エッジ コンピューティング
Azure IoT Edge
実験およびモデル管理
Azure Machine Learning Ser vice
トレーニングとデプロイ
Azure
開発の現場への機械学習のインパクト
アルゴリズムとして実装
機械学習によるモデル化
アルゴリズムの実装ではなく、適切なデータの選択とクレンジング、学習アルゴリズムの選択とチューニング、そして試行錯誤
#azurejp
Big Data / AIYour App
IntelligentApp
#azurejp
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