![[登壇資料] DDoS攻撃をAWSサービスだけで緩和する方法をまとめてみた #cm_odyssey | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/b880d63e4f4863872bb92012bbe392f8f0e8003f/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2024-media.developers.io%2Fimage%2Fupload%2Fv1720688346%2Fuser-gen-eyecatch%2Fk5z8tfwgyaergujkam0p.png)
Microsoft社員のちょまど氏ら、Azure Machine Learningで「あつまれ どうぶつの森」のカブ価予測にチャレンジ！
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コードが書けなくても使える機械学習プラットフォーム「Azure Machine Learning」は何がすごいのか Microsoft の AI 関連サービスと、コミュニケーション領域での活用事例の紹介 #2/2 2019年12月4日、DIGITAL Xが主催するイベント「DIGITAL X DAY 2019 コミュニケーションAIが実現する新しい接客のカタチ」が開催されました。インターネットの普及と発達により、顧客との対話方法が多様化している昨今。AIが顧客とのコミュニケーションにどのように生かされているのか、さまざまな企業が実際の活用事例を語ります。プレゼンテーション「Microsoft の AI 関連サービスと、コミュニケーション領域での活用事例の紹介」に登壇したのは、日本マイクロソフト株式会社 Azureビジネス本部 プロダクトマネージャーの竹内宏之氏。クラウドサービス「Azu
TOP > Article Theme > やってみた > プログラミング不要でモデルの評価までできる！ Azure Machine Learning Studioで機械学習をしてみた 「Azure Machine Learning Studio (クラシック)」はMicrosoft Azureの機械学習サービスであり、ブラウザ上でさまざまな機械学習のモデルを作成できます。今回は本サービスを使って、ノーコードで機械学習を試してみました。 1.ワークスペースを作成するまず、Microsoftのアカウントを作成し、Azureにログインします。検索欄に「machine learning」と入力すると候補が出るので、「Machine Learning Studio ワークスペース」を選択します。 ここで、「Machine Learning Studio ワークスペースの作成」をクリックします。 各
ゲーム開発/運用で ユーザの行動ログデータ分析 (機械学習) をするハンズオンに参加した [#Azure Machine Learning]
Microsoft Azure (マイクロソフトのクラウドサービス) を使った、ゲームのデータ分析のオンラインハンズオンに参加しました。ゲームのユーザの行動ログデータを 機械学習 にかけて分析し、ユーザの退会予測などをする内容です。マイクロソフトの巨大なデータ分析基盤である Azure Synapse Analytics を使いデータの前処理をし、それを元に、マイクロソフトの機械学習サービスである Azure Machine Learning を使い、退会予測の機械学習モデル作成を行いました。 明日 8/18(火) は このオンラインハンズオン参加する！ 『データサイエンスとテクノロジーで「長生きする売れるゲーム」を作ろう』https://t.co/PLnG2pI4HU 10：30 Azure Synapse Analytics を活用したデータ前処理 13：30 機械学習入門 15：30
![ゲーム開発/運用で ユーザの行動ログデータ分析 (機械学習) をするハンズオンに参加した [#Azure Machine Learning]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/02fc2cde8db333bc0e1257ca4e7230b2fde5c88d/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fchomado.com%2Fwp-content%2Fuploads%2F2020%2F08%2Fazure-data-01.jpg)
Azure Machine Learning に組み込まれた BERT x AutoML で テキスト分類 - Qiita
背景 Azure Machine Learning には、ハイパーパラメーターチューニングや、クラウド上の仮想マシンの起動・停止、そして、諸々の学習うジョブの管理をまとめてやってくれる AutoML という機能があります。クラウドを使わない学習もサポートしています。 その中で、テキストのデータがあった場合に、Embedded Featurization をしてくれる機能があります。 この記事は熟読ください。 自動機械学習による特徴量化: https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/machine-learning/how-to-configure-auto-features なんと賢い事に、学習環境のGPUの有無を判断して: CPU のみ: Bidirectional Long-Short Term neural network (BiLSTM) GPU
Azure Machine LearningのリソースをVS Codeから手軽に管理できる拡張機能を使ってみる #VSCodejp #VSCode #AzureMachineLearning | DevelopersIO
Azure Machine LearningのリソースをVS Codeから手軽に管理できる拡張機能を使ってみる #VSCodejp #VSCode #AzureMachineLearning こんにちは、Mr.Moです。 先日、Azure Machine Learning 用の VS Code 拡張機能でアップデートがあり、下記のアップデートに関する記事も拝見しておりました。せっかくですので本エントリで使っているところをまとめたいと思います。 https://devblogs.microsoft.com/python/enhance-your-azure-machine-learning-experience-with-the-vs-code-extension/ Azure Machine Learning 用の VS Code拡張機能とは Azure Machine Learning
Azure Machine Learning + MLflowで実験管理とモデル管理をしつつ機械学習モデル開発をする話 - Qiita
本記事は「求ム！Pythonを使ってAzureで開発する時のTips！【PR】日本マイクロソフト Advent Calendar 2020」の17日目の記事です。空いていた枠に後日投稿しました。 Azure Machine Learning という機械学習周りの広い範囲をカバーするサービスがあります。Azure Machine Learning はデータセット管理からモデルの開発、実験の管理、モデルの管理、デプロイまで、機械学習モデルの開発に必要なほぼほぼ全ての工程をこなすことができるサービスですが、本記事ではAzure Machine Learning の機能の一部、実験管理とモデル管理部分をインターネットに接続可能な任意の Python 開発環境と組み合わせる方法を検証しつつ紹介します。 ただし、Azure Machine Learning の機能を素の状態では使用しません。最も広く使
はじめに Azure Machine Learning とはAzureのサービスの一つで、Azureで機械学習モデルを構築、運用できるプラットフォームです。 Azure上でノートブック（Python）を用いたモデル構築だけでなく、データを投入するだけで自動的に最適なモデル・パラメータ探索を行ってくれるAutoMLやGUIベースでパイプラインを構築できるデザイナー機能もあり、幅広いユーザにとって活用場面のあるサービスなのですが、その幅広さ故に初めて触る人にはちょっとわかりにくい部分もあるなあと思い、構造的に理解をするために記事にすることにしました。 これからAzure Machine Learningを触ろうと考えている方、また少し触ってみたが深くは理解できていない方の一助になれればと思います。 なお、本記事の内容は私の独自の理解に基づいた記述となっており、また日々提供サービスも更新されてい
【Microsoft Ignite 2020 Update】Azure Machine Learning StudioのAutomated MLが正式リリース(GA)されたので改めて内容を確認してみる #Azure #AzureMachineLearning | DevelopersIO
こんにちは、Mr.Moです。 Azure Machine Learning StudioのAutomated ML(いわゆるAutoML)が正式リリース(GA)されたとMicrosoft Ignite 2020で発表がありました。さっそくどのような内容か確認していきましょう。 Azure Machine Learning StudioのAutomated MLとは 自動化された ML を使うと、誰でも機械学習モデルの開発プロセスを使用でき、ユーザーはデータ サイエンスの専門知識に関係なく、どの問題についてもエンド ツー エンドの機械学習パイプラインを識別することができます。 https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-automated-ml AutoMLは時間のかかる反復的な機械学習モデルの開発タスクを自
はじめに Azure Machine Learning (以下、Azure ML） ではPythonユーザだけでなく、GUIでの機械学習（自動機械学習も含む）をサポートし、機械学習の民主化というメッセージでサービスが提供されています。 GUIでの機械学習モデル開発機能をデザイナーと呼びますが、関連機能と用語が少々複雑だったため、それぞれの位置づけを整理します。 デザイナーについて 「Azure ML Studio」と呼ばれる統合管理UIの一部です。 ドラッグアンドドロップで前処理や学習のモジュールをフローチャートのような形で配置し、「機械学習パイプライン」を開発することができます。 画面イメージ： Azure ML Studio Azure MLはPythonからの利用か、GUIからの利用かを選択できますが、GUIでの管理画面をAzure ML Studioと呼びます。 ややこしいのが、過
Front-end application development, Symfony-style(s)
適用対象: Python SDK azure-ai-ml v2 (現行) 自動機械学習 (自動 ML または AutoML とも呼ばれます) は、時間のかかる反復的な機械学習モデルの開発タスクを自動化するプロセスです。 これにより、データ サイエンティスト、アナリスト、開発は、モデルの品質を維持しながら、高いスケール、効率性、生産性で ML モデルを構築することができます。 Azure Machine Learning の 自動 ML は、Microsoft Research 部門の最先端技術に基づいています。 コードの経験がある場合: Azure Machine Learning Python SDK に関する記事。 「チュートリアル: AutoML と Python を使用して物体検出モデル (プレビュー) をトレーニングする」を開始する。 AutoML のしくみ トレーニング中、Az
[Azure Machine Learning] Microsoft Build 2020で印象的だったResponsible MLを少しまとめてコードも動かしてみた | DevelopersIO
こんにちは、Mr.Moです。 Microsoft Build 2020では様々な発表がありましたが個人的に一番印象に残っているのが「Responsible ML」です。少しまとめながらコードも動かしてみたいと思います。 Responsible MLとは 現在多くの人が機械学習に触れるようになってきていて「Responsible AI(責任あるAI)」についての重要性もますます高まってきていると思われます。そんな中MicrosoftではAzure Machine Learningのサービスを介して責任ある機械学習プロジェクトを遂行できるようにと提供開始しているのがMicrosoft Build 2020でも話題になっていたResponsible MLですね。Responsible MLではデータサイエンティストおよび開発者が機械学習モデルに対する理解、学習データにおけるプライバシー保護、およ
Azure Machine Learning の Data Labeling を使って猫の画像のラベル付けを行ってみる #Azure #AzureMachineLearning | DevelopersIO
こんにちは、Mr.Moです。 7/8のアップデートでAzure Machine LearningのData Labeling機能のプレビュー表示が無くなっていましたね。（一般提供開始(GA)の状態）さっそく本エントリではData Labeling機能の使い方を確認していこうと思います。 Azure Machine Learning の Data Labeling 機能とは ラベル付きデータは、教師あり学習モデルのトレーニングに不可欠です。より多くのボリュームとより正確なラベル付きデータはより正確なモデルに貢献しますが、データのラベル付けは伝統的に時間がかかり、エラーが発生しやすいものでした。 Azure Machine Learningのデータラベリングを使用すると、ラベリングプロジェクトを作成、管理、および監視する中心的な場所になります。あなたは今、データをオフラインを標識の前後を削減す
Azure Machine Learning のDesignerが一般提供開始(GA)されました #Azure #AzureMachineLearning | DevelopersIO
こんにちは、Mr.Moです。 ついにAzure Machine LearningのDesignerが一般提供開始(GA)されましたね。せっかくですので改めて少し触りながら確認をしていきたいと思います。 Azure Machine Learning Designerとは https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-designer いわゆるGUIで機械学習ができてしまうサービスです。Azure Machine Learning Designerを使用するとインタラクティブなキャンバス上のデータセットとモジュールを視覚的に接続して機械学習モデルを作成できます。 ちなみに、2015年にリリースされた最初のGUIで機械学習できるサービスは現在、Machine Learning Studio(classic)として存
Azure Machine Learning StudioのWeb experienceが一般提供開始(GA)されました #Azure | DevelopersIO
こんにちは、Mr.Moです。 Azure Machine Learning StudioのWeb experienceが一般提供開始(GA)されましたね。せっかくですので少し触りながら確認をしていきたいと思います。 Azure Machine Learning Studioとは Azure Machine Learning Studioは、エンドツーエンドのライフサイクルを管理するための新しい没入型Webエクスペリエンスです。新しいウェブエクスペリエンスは、データサイエンティストやエンジニア向けのすべてのデータサイエンス機能を、コードのオーサリングなしから、コードファーストエクスペリエンスまで、さまざまなスキルレベルに渡って提供し、MLアセットを1つのウェブペインにまとめて機械学習を合理化します。 データサイエンティストや機械学習エンジニアがAzure Machine Learning ワ
アップデートされたAzure Machine Learning Studio Notebooksは何ができるのかを確認してみる #Azure #AzureMachineLearning | DevelopersIO
こんにちは、Mr.Moです。 先日、Azure Machine Learning StudioのWeb experienceが一般提供開始(GA)されましたね。それに合わせてAzure Machine Learning Studio の Notebooks もアップデートが入っていますので現状を確認していきたいと思います。 Azure Machine Learning Studio Notebooks とは 本日、Azure Machine Learning Studioのノートブックエディタの機能強化版がリリースされました。このアップデートにより、Azure ML ワークスペースのメンバーは、自分たちの ML 実験、メトリクス、モデル、データセットなどを含む同じ環境でノートブックの編集、共有、コラボレーションが可能になります。新しいStudio Notebooksを使えば、データサイエン
[小ネタ] Azure Machine Learning でGPUのコンピューティング インスタンスが作成できない時のクォータ上限の上げ方について #Azure #AzureMachineLearning | DevelopersIO
こんにちは、Mr.Moです。 機械学習のトレーニングはGPUを使って行うと時間の短縮などメリットがあります。Azure Machine Learning でもGPUを使用したいですが、デフォルトだとGPUのコンピューティング インスタンスが使用できない状態だったので、本エントリでは解決するまでの流れを残しておこうと思います。 なぜ使用できない状態だったのか GPUのコンピューティング インスタンスを作成するのに必要なコア数がクォータ上限を超えていたのが原因です。Azureのサブスクリプションではコンピューティング インスタンスとった仮想マシンがむやみに作成されることがおきないよう、クォータによる制限が設定されています。 https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/azure-resource-manager/management/azure-subscri
Azure Machine Learning を学ぶのに良さそうなコンテンツをまとめてみる #Azure #AzureMachineLearning | DevelopersIO
こんにちは、Mr.Moです。 最近、Azure Machine Learning 関連のアップデートが増えてきており勢いを感じています。そこで、このエントリではAzure Machine Learningを学ぶのに良さそうなコンテンツをまとめてみたいと思います。（個人の独断と偏見でまとめています、ご了承ください） Azure Machine Learningとは Azure Machine Learningとは、マイクロソフトのクラウドサービスMicrosoft Azure上で提供される機械学習プラットフォームのこと。データ準備からモデルの運用管理まで、機械学習の開発プロセスを効率的に実行する仕組みが提供される。機械学習に関わるライフサイクル全体を管理できる。 おすすめのコンテンツ３点 Youtubeの公式動画(Dev Intro to Data Science) https://yout
[小ネタ] Visual Studio CodeのAzure Machine Learning拡張機能を使うとめちゃくちゃ簡単にリモート先のJupyterサーバー環境の構築と接続ができる件について #VSCodejp #VSCode #AzureMachineLearning #Jupyter | DevelopersIO
こんにちは、Mr.Moです。 Jupyter上でいろいろな作業をするとなると、メモリなどのスペックがもう少し欲しい場合とそんなにスペックいらないなどバラつきがあると思います。ローカル環境だとスペックの調整が難しいですが、リモート接続でクラウドやサーバーを活用すればこの辺りももう少し柔軟に対応できると思います。特にクラウドなら環境構築も容易だったり早かったりで良いことが多いですね。そんな一連の流れがVS Code上でさらに簡単に実現できるとするとすごく良いですよね。そんな嬉しい機能がVS CodeのAzure Machine Learning拡張機能にそなわっていたのでちょっと見ていきましょう。 VS CodeのAzure Machine Learning拡張機能とは 下記の記事にまとめてますのでご覧いただければと思います。 使ってみる 1.必要なもの 下記のものが必要なので、インストールや
背景 自分のMacで機械学習環境を構築していた時から時代は進み、クラウド環境上で機械学習を行うようになってきました。 クラウド上の機械学習プラットフォームは各種ありますが、kaggle等の機械学習コンペでよく使われるLightGBMアルゴリズムを開発しているMicrosoftが作っている機械学習プラットフォームの評判が良い (?)ので、調べてまとめてみました。 特徴 Notebooks 機能 Jupyter notebookライクなノートブック機能で、Pythonコードを書いて学習していけます。 VSCodeに搭載されているようなコード補完機能 (IntelliSense)も搭載されています。今後共同編集機能なんかも登場するようです (参考)。 慣れない方は従来のJupyter notebook (Jupyter Lab)を使うこともできるようです。 GUIで機械学習モデルを作成できる機能
Azure Machine Learning Studioで使って理解を深めるResponsible AI (Part 1) #Azure #AzureMachineLearning | DevelopersIO
こんにちは、Mr.Moです。 AI/MLの活用がどんどん進んでいる世の中ですが、一方で導入した後に倫理問題などの壁が立ちはだかることがあるようです。こういった問題には機械学習モデルに関するさらに深い理解・把握などが必要になります。そこで今回はMicrosoftが考えるResponsible AIについて見て行こうと思います。 （本エントリーの内容は個人的な解釈や見解が含まれますのであらかじめご了承ください。） MicrosoftのResponsible MLとは https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/machine-learning/concept-responsible-ml Microsoftでは信用できるAI/MLの構築に必要な要素として下記の点をあげています。 機械学習モデルを理解する モデルの動作を解釈して説明する モデルの不公平性を評価し
Azure Machine Learning Studioで使って理解を深めるResponsible AI (Part 3) – Error Analysis編 – #Azure #AzureMachineLearning | DevelopersIO
Azure Machine Learning Studioで使って理解を深めるResponsible AI (Part 3) – Error Analysis編 – #Azure #AzureMachineLearning こんにちは、Mr.Moです。 前回はMicrosoftのResponsible MLのうち、Fairlearn<公平性>について確認していきました。本エントリーでは機械学習モデルをより深く理解するためのエラー分析機能について見ていこうと思います。 Error Analysisとは Responsible AIオープンソースツールキットコレクションに追加された最新のエラー分析は、機械学習モデルの動作をより深く理解するためのものです。エラー分析を使用して、エラー率の高いコホートを特定し、これらのエラーの背後にある根本原因を診断します。FairlearnやInterpret-
Azure Machine Learning Studioで使って理解を深めるResponsible AI (Part 2) – Fairlearn<公平性>編 – #Azure #AzureMachineLearning | DevelopersIO
Azure Machine Learning Studioで使って理解を深めるResponsible AI (Part 2) – Fairlearn<公平性>編 – #Azure #AzureMachineLearning こんにちは、Mr.Moです。 前回はMicrosoftのResponsible MLの全体像など、広く浅く触れていきましたが本エントリーでは機械学習モデルの公平性について少し掘り下げて見ていこうと思います。 Fairlearnとは Fairlearnは、データサイエンティストがAIシステムの公平性を向上させるための、オープンソースでコミュニティ主導のプロジェクトです。AIシステムは、さまざまな理由で不公平な行動をとることがあります。社会的なバイアスが学習データやシステムの開発・展開時の意思決定に反映されていることが原因の場合もあります。また、社会的な偏見ではなく、データ
Harness the power of Large Language Models with Azure Machine Learning prompt flow
New trends in AI, LLMs and application development The rise of AI and large language models (LLMs) has transformed various industries, enabling the development of innovative applications with human-like text understanding and generation capabilities. This revolution has opened up new possibilities across fields such as customer service, content creation, and data analysis. As LLMs rapidly evolve,
**こちらの商品は電子版です** Azure Machine Learningは2018年に一般提供が開始されて以降、急速に進化し続けています。過去にはAzure Machine Learning Studio (classic)の日本語書籍がありましたが、現行のAzure Machine Learningの日本語解説本はいまだ無く、本書はそのニッチを埋めるべく執筆されました。 本書では現行Azure Machine Learning日本語解説本として、サービスの基礎から応用まで、順を追って解説します。Azure Machine Learningのコンセプト解説とセットアップから始まり、基本的な使い方としてモデルの学習と推論、AutoMLの実行方法を解説した後、応用としてMLflowと組み合わせて実験やモデルを管理する方法を紹介し、最後により発展的な応用として大規模言語モデル(LLM)のロ
Azure Machine Learning の Prompt flow で Azure Cognitive Search をベクトルストアとして RAG を実行する - Qiita
Azure Machine Learning の Prompt flow で Azure Cognitive Search をベクトルストアとして RAG を実行するAzureAzureMachineLearningCognitiveSearchChatGPTGPT-4 Azure Machine Learning に Prompt flow が搭載され、パブリックプレビューが開始されました。Prompt flow は大規模言語モデル (LLM) を利用した AI アプリケーションの開発サイクル全体を合理化するように設計された新時代の開発ツールです。 Azure AI Studio Azure AI Studio は Azure OpenAI Studio の Chat Playground や Azure Machine Learning の Prompt flow を包含するサービスと
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コードが書けなくても使える機械学習プラットフォーム「Azure Machine Learning」は何がすごいのか
プログラミング不要でモデルの評価までできる！ Azure Machine Learning Studioで機械学習をしてみた | Ledge.ai
Azure Machine Learningのいろは - Qiita
Azure Machine Learning デザイナー周りについて整理する - Qiita
Azure Machine Learning Prompt flow 評価メトリクス解説
自動 ML とは AutoML - Azure Machine Learning
クラウド時代の最強機械学習プラットフォーム Azure Machine Learning まとめ - Qiita
Unofficial version of Azure Machine Learning Cheat Sheet is now available with Japanese translation - Taiki's Memorandum
Re:ゼロから始めるAzure Machine Learning (電子版) - アジュール魔法魔術学校 - BOOTH
LLMOps with Azure Machine Learning prompt flow (Machine Learning 15minutes! Hybrid #86)
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