キウイ農家の“収穫予測AI”、実は「1週間程度」で構築 スピード開発の秘訣は
農作物の育成状況などのデータを学習したAI（人工知能）が、天候データなども考慮しながら、ベストな収穫時期やサイズごとの収穫量を予測する──そんな「アグリコンシェルジュ」の構築を、キウイフルーツ生産者の末澤克彦氏（Orchard＆Technology代表）が進めている。（提供：日本マイクロソフト株式会社） 収穫時期や収穫量を早い段階で予測できれば、あらかじめ収穫作業に必要な人員をそろえたり、流通先を確保したりできる。「このままだと品質が良くない、あるいは小玉が多い」などの予測結果が早めに出れば、対策も立てやすい。収穫してみないと分からない“出たとこ勝負”だった日本の農業の在り方を変えようと、末澤氏は意気込む。 ゆくゆくは、末澤氏の農園だけでなく、アライアンスを組む農家からもデータを得て、農家ごとに収穫予測を配信する計画だ。アグリコンシェルジュという情報共有基盤を核として、各地の農家が連携し合
モデルが古い？再学習は？AI導入”後”の運用をマイクロソフトに聞いた | Ledge.ai
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誰がケネディを殺したのか――公開された暗殺文書をマイクロソフトのAIで解読
日本マイクロソフトは11月17日、米国ニューヨークで11月15日～17日（現地時間）に行われた開発者向けイベント「Microsoft Connect 2017」の内容を日本向けに紹介するイベント「Microsoft Connect Japan 2017」を開催した。 今年10月26日、米国立公文書館は、1963年に起こったジョン・F・ケネディ大統領の暗殺事件に関して、これまで機密扱いだったFBIやCIAなどの内部記録文書をWebサイトに公開した。3万ページにもおよぶ膨大なドキュメントは、人間が1人で読もうとすると10年～20年かかる量だ。ここで、ドキュメントの理解にAIを使うことで、人間の何倍ものスピードで内容を解読することができる。 Microsoft Connect Japan 2017の佐藤直生氏（日本マイクロソフト Azureテクノロジスト）のセッションでは、学習済みのAI API
王者アマゾンを脅かす｢クラウドAI｣開発競争
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サイト運営に機械学習を導入する時代に～PV向上に繋がる「Microsoft Azure」の活用法とは
『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day
機械学習アルゴリズム チート シート - デザイナー - Azure Machine Learning
注 デザイナーは、従来の事前構築済みコンポーネント (v1) とカスタム コンポーネント (v2) の 2 種類のコンポーネントをサポートします。 これら 2 種類のコンポーネントには互換性がありません。 従来の事前構築済みコンポーネントは、主にデータ処理や、回帰や分類などの従来の機械学習タスク向けの事前構築済みのコンポーネントを提供します。 この種類のコンポーネントは引き続きサポートされますが、新しいコンポーネントは追加されません。 カスタム コンポーネントを使用すると、独自のコードをコンポーネントとしてラップすることができます。 これは、ワークスペース間での共有と、Studio、CLI v2、SDK v2 インターフェイス間でのシームレスなオーサリングをサポートします。 新しいプロジェクトでは、AzureML V2 と互換性があり、新しく更新され続けるカスタム コンポーネントを使用する
［速報］マイクロソフト、機械学習を誰でも使えるようにする「Cortana Analytics Suite」発表
［速報］マイクロソフト、機械学習を誰でも使えるようにする「Cortana Analytics Suite」発表 米マイクロソフトは、米フロリダ州オーランドで開催中のイベント「World Partner Conference 2015」で、ビッグデータの保存、管理、分析、機械学習、表示の一連の機能を統合したMicrosoft Azureの新サービス「Cortana Analytics Suite」を発表しました。 サティア・ナデラ氏「Cortana Analytics Suiteは、組織内のすべてのデータをネイティブフォーマットのまま保存し、それをさまざまな仕組み、ストリーム分析や機械学習やSQLやMapReduceなどで分析できる」 Cortana Analytics Suiteは、Microsoft Azureのさまざまな機能を統合しています。例えば、データの保存に「Azure Data
機械学習プラットフォーム Azure Machine Learning を使ってみた – プログラミング生放送
Microsoft Azure ML (Machine Learning) にふれてみた話です。機械学習の知識はないですが、簡単に使えて、すぐに Web サービスなどに使えそうだったので、トライしてみました。 そもそも、どんなことができるかは、提供されている サンプル一覧 を見るとなんとなくわかります。 Microsoft Azure Machine Learning Gallery 映画のリコメンド、Wiki の説明文から似ている会社を探す、手書き文字の認識（予測）、自動車の価格予測など、いろいろあります。 私が今、Azure ML とあわせて使ってみたいデータはツイートデータですが、ここでは、Azure ML のサンプルを元に紹介します。 Azure ML ワークスペースの作成と ML Studio はじめに、manage.windowsazure.com でワークスペースを作成します
Azure Machine LearningとIoTを駆使して室温予測システムを構築してみた - がりらぼ
はじめに 今回は自宅の室温予測システムを構築してみました。 前回はいろいろテキトーに書いてたので今回はかなりまじめに書いていきます。 イメージとしてはNHKのNextWorldで描かれてる世界 それをできるだけAzureを駆使して構築してみたいと思います。 システム構成図 システムの構成図はこんな感じ Arduinoで室温を計測 ↓ Azure Mobile Servicesに送信 ↓ SQL Azureデータベースに貯めこむ ↓ そのデータを使ってAzure MLであらかじめデータの傾向を学習しておく ↓ Mobile Service Schedulerで毎朝8時にAzure MLからその日の室温の予測値を取得してTweet ↓ Mobile Service Custom APIを使ってWindowsストアアプリに今日の室温予測値を表示 という感じでいきたいと思います。 データ計測部 I
機械学習アプリ開発を手軽に、MSがクラウドサービス「Azure ML」発表
機械学習アプリ開発を手軽に、MSがクラウドサービス「Azure ML」発表：Microsoft Azure情報アップデート 米マイクロソフトが機械学習アプリ開発のための新しいクラウドサービス「Microsoft Azure Machine Learning」（Azure ML）を発表。7月からプレビュー版を公開する。 米マイクロソフトは2014年6月16日、過去のデータを分析して将来の出来事やトレンドを予測する機械学習アプリ開発のための新しいクラウドサービス「Microsoft Azure Machine Learning」（Azure ML）を発表した。7月からプレビュー版を公開する。 マイクロソフトによると、機械学習は検索エンジンやコマースサイトにおけるお勧め商品の提案、クレジットカード詐欺防止システムなど幅広い分野で適用されているが、企業が自社内に導入するためにはデータサイエンティス
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