microsoft intelligent data platform -データ活用のための最新技術-
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#azurejp
https://www.facebook.com/dahatake/
https://twitter.com/dahatake/
https://github.com/dahatake/
https://daiyuhatakeyama.wordpress.com/
https://www.slideshare.net/dahatake/
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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
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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
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Lift and Shift
Cloud Optimized
App Modernized
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Intelligent Edge + Intelligent Cloud
Mobile
Containers
DevOps
Data
AI
App Modernized
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Services
Infrastructure
Tools
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#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
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だから何なの?
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• 雑草
農薬にお金
コンバイン x AI
大幅
応用
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Pre-built AI
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Cognitive Services Labs
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Video Indexer
Cognitive Services Labs
Custom Custom Custom Custom Custom
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John F. Kennedy (JFK)November 22, 1963
http://aka.ms/jfkfiles
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Positive
Text Analytics
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Entities Identified
Positive
Text Analytics
Entity Linking Intelligent Service
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"entityTypeHints": [ "Person" ],
"entityTypeDisplayHint": "Explorer"
"entityTypeHints": [ "Drug"
"entityTypeHints": [
"Place"
Positive
Entities Identified
Text Analytics
Entity Linking Intelligent Service
Entities TypeBing Entity Search API
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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
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AI
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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
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• 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
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万能なものは無い
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Own AI
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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
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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
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開発の現場への機械学習のインパクト
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アルゴリズムとして実装
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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
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#azurejp
Big Data / AIYour App
IntelligentApp
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#azurejp
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