GitHub - microsoft/hummingbird: Hummingbird compiles trained ML models into tensor computation for faster inference.
Hummingbird is a library for compiling trained traditional ML models into tensor computations. Hummingbird allows users to seamlessly leverage neural network frameworks (such as PyTorch) to accelerate traditional ML models. Thanks to Hummingbird, users can benefit from: (1) all the current and future optimizations implemented in neural network frameworks; (2) native hardware acceleration; (3) havi
機械学習モデルを作成する - Training
Microsoft Learn では、対話的な方法で、従来の機械学習の概要を理解することができます。 これらのラーニング パスは、ディープ ラーニングのトピックに移行するための優れた基盤にもなり、各自の生産性を向上させます。 最も基本的な従来の機械学習モデルから、探索的データ分析やカスタマイジングのアーキテクチャまで、ブラウザーを離れることなく、概念的内容や対話型の Jupyter Notebook を簡単に把握することができます。 知識と興味に応じて自分のパスを選択してください。 オプション 1: 完全なコース: 機械学習のためのデータ サイエンスの基礎 ほとんどのユーザーには、このパスがお勧めです。 これには、概念の理解を最大限に高めるカスタム フローを備えた、他の 2 つのラーニング パスと同じモジュールがすべて含まれています。 基になる概念と、最も一般的な機械学習ツールでモデルを構
音声認識をカスタマイズできるMicrosoftのCustom Speech Serviceの使い方 - Qiita
はじめに インターネットを探し回ったのですが、Microsoft Cognitive Serviceの１つであるCustom Speech Serviceの使い方をかみ砕いてブログなどで書いてくれているサイトが日本語では存在しませんでした。 結構よくできたサービスなのに、そんなに人気ないんだっけ？ 最近本気でこのサービスを検証する機会があり、理解を深めることができたので、使い方を共有しようと思います。 Custom Speech Serviceの概要 MicrosoftのAIサービス的な位置づけのCognitive Serviceの中の一つであるCustom Speech Serviceは、音声の言葉をテキストに変えてくれるサービスです。別のCognitive Serviceである普通の音声認識サービス（Bing Speech API）は世の中一般的な用語しか取り込まれておらず、特定の商品
（ Microsoftほか発 ）DeepCoder : 探索ベースのソフトウェア・エンジニアリング手法 を 取り込んだ Neural Networkベース の プログラミングコード自動導出モデル - Qiita
（ Microsoftほか発 ）DeepCoder : 探索ベースのソフトウェア・エンジニアリング手法 を 取り込んだ Neural Networkベース の プログラミングコード自動導出モデルNLP深層学習自動プログラミング人工知能DeepLearning （ 原論文 ） Matej Balog, Alexander L. Gaunt, Marc Brockschmidt, Sebastian Nowozin and Daniel Tarlow (2017) DEEPCODER: LEARNING TO WRITE PROGRAMS Published as a conference paper at ICLR 2017 （ 何 を 提案しているのか ？） プログラミング・コード を 導出する プログラム または、 プログラム を 書くプログラム を 構築 する 方法 を 提案している。
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