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印刷する メールで送る テキストHTML電子書籍PDF ダウンロード テキスト電子書籍PDF クリップした記事をMyページから読むことができますMicrosoftは米国時間11月15日、「Azure Bot Service」のプレビュー版を公開したと発表した。これは、「Microsoft Bot Framework」を用いてボットの開発を加速化できるようにする新サービスだ。 このサービスは、同日に一般提供が開始されたMicrosoftのサーバレスコンピュートサービス「Azure Functions」をベースにしている。Azure Functionsは、Amazon Web Services（AWS）の「AWSLambda」に対抗するサービスであり、これによってボットのスケーラビリティをオンデマンドで実現できるようになる。 Azure Bot Serviceを利用することで、「
6月13日（土）にMicrosoft関西支店のセミナールームをお借りしてAzure MLハンズオン勉強会を実施しました。 なおハンズオンそのものはMicrosoftの大田さんがデリバリしました。 関西でもやってみよう！ AzureMachine Learning ハンズオン勉強会 【JAZUG/関西Azure研究会】 なお自分はいろんな資料あつめて最近（だいたい//build/,Igniteあたり）のAzure Updateを話しました。 当日の資料等はこちら。 20150613 Azure最新Update 当日頂いた質問等はこちらです。（MLがらみはMS大田さんがほぼ回答しています） https://onedrive.live.com/redir?resid=4A174CA4CD15DFAE!154986&authkey=!AMzWoWLQgnHJcus&ithint=file%2cx
マイクロソフトは米国時間9月25日から29日まで、フロリダ州オーランドで技術カンファレンス「Microsoft Ignite 2017」を開催している。25日のScotto Guthrie氏（マイクロソフト Cloud + Enterprise部門 Executive Vice President）によるキーノートでは、Microsoft Azureから多くの新機能が発表された。 Azure Cloud ShellのPowerShell版 Azureポータルから直接CLI（コマンド・ライン・インタフェース）コンソールを起動できる「Azure Cloud Shell」がPowerShellに対応した（プレビュー）。Azure Cloud Shellは5月のBuild 2017で発表され、これまではBashからの操作にのみ対応していた。 マイクロソフトは2016年6月にPowerShellをオ
おはようございます。 スモールビジネスAIラボ 研究員のKenji Usuiです。 クラウド機械学習流行りですね。かく言う私も最近使い始めたらその便利さにハマってしまいました。 ここではメインで使っているAzureMachine Learning（以下Azure ML）の良さについて語っていきます。 AzureMachine Learningのここがよい 私がメインで使っているクラウド機械学習ツールはAzure MLです。なぜAzure MLを選んだかというとザックリ次の3点が大きな理由になります。GUIが使いやすい and わかりやすい 簡単にWebサービスとしてデプロイできるSQLやPythonも使える それぞれ詳細を説明していきます。 1.GUIが使いやすい and わかりやすい モデル構築は試行錯誤の繰り返しなのでサクサク変えていけると楽です。 その点ではGUIは非常に便
2018年4月25日をもちまして、 『CodeIQ』のプログラミング腕試しサービス、年収確約スカウトサービスは、ITエンジニアのための年収確約スカウトサービス『moffers by CodeIQ』https://moffers.jp/ へ一本化いたしました。 これまで多くのITエンジニアの方に『CodeIQ』をご利用いただきまして、 改めて心より深く御礼申し上げます。 また、エンジニアのためのWebマガジン「CodeIQ MAGAZINE」は、 リクナビNEXTジャーナル( https://next.rikunabi.com/journal/ )に一部の記事の移行を予定しております。 今後は『moffers by CodeIQ』にて、ITエンジニアの皆様のより良い転職をサポートするために、より一層努めてまいりますので、 引き続きご愛顧のほど何卒よろしくお願い申し上げます。 また、Cod
2018年4月25日をもちまして、 『CodeIQ』のプログラミング腕試しサービス、年収確約スカウトサービスは、ITエンジニアのための年収確約スカウトサービス『moffers by CodeIQ』https://moffers.jp/ へ一本化いたしました。 これまで多くのITエンジニアの方に『CodeIQ』をご利用いただきまして、 改めて心より深く御礼申し上げます。 また、エンジニアのためのWebマガジン「CodeIQ MAGAZINE」は、 リクナビNEXTジャーナル( https://next.rikunabi.com/journal/ )に一部の記事の移行を予定しております。 今後は『moffers by CodeIQ』にて、ITエンジニアの皆様のより良い転職をサポートするために、より一層努めてまいりますので、 引き続きご愛顧のほど何卒よろしくお願い申し上げます。 また、Cod
サービス終了のお知らせ SankeiBizは、2022年12月26日をもちましてサービスを終了させていただきました。長らくのご愛読、誠にありがとうございました。 産経デジタルがお送りする経済ニュースは「iza! 経済ニュース」でお楽しみください。 このページは5秒後に「iza!経済ニュース」（https://www.iza.ne.jp/economy/）に転送されます。 ページが切り替わらない場合は以下のボタンから「iza! 経済ニュース」へ移動をお願いします。 iza! 経済ニュースへ
HOME人工知能とは？ ディープラーニングMicrosoft×PreferredNetworks【DEEP LEARNING LAB】キックオフに行ってきた。 ディープラーニング 2010.06.27 2017.06.27AINOWMicrosoft×PreferredNetworks【DEEP LEARNING LAB】キックオフに行ってきた。 みなさんこんにちは！おざけんです。DEEP LEARNING LABのキックオフの様子をお伝えします。 2017年5月23日、@de:codeにて株式会社PreferredNetworksとマイクロソフト コーポレーションがアライアンスを組むことを発表し、大きな話題となりました。 プレスリリース 株式会社PreferredNetworks（本社：東京都千代田区、代表取締役社長 最高経営責任者：西川徹、以下、PFN）とマイクロソフト
ChainerがMicrosoft Azure,Windows に対応 #azure#Chainer#CNTK#Deep Learning#microsoft#PreferedNetworks 2017年 06月 19日 fuji Chainerはどういう環境で動くであろうか。 InstallationGuideを見ると、 Ubuntu 14.04/16.04 LTS 64bit CentOS 7 64bitとあるのだが、日本で特に多いWindowsが載っていない。Windowsをサポートしていなくても、クラウド上のChainerを使って、手元のPCはWindowsというのはできるようだが、私はやったことがない。 それが、ついに、ChainerがMicrosoft Azure およびWindows にも対応するようになるようだ。 詳細は、ASCII.jp の 「Chaine
Mary Jo Foley （Special to ZDNET.com） 翻訳校正： 矢倉美登里 緒方亮 （ガリレオ） 編集部 2017-06-08 15:32Microsoftは米国時間6月7日、同社の組織改革を従業員に向けて発表したようだ。それによると、クラウドや人工知能（AI）、データプラットフォームに関連する事業の一部を統合、再編するという。 同社のクラウド＆エンタープライズグループのエグゼクティブバイスプレジデントであるScott Guthrie氏と、最近創設されたMicrosoftAI and Research Groupを率いるHarry Shum氏が同日、従業員に向けて組織再編を発表した。複数の情報筋によると、そのほとんどは即日に実施されたという。 今回、クラウドAIプラットフォームを手がける新組織がGuthrie氏によって設立された。同組織はShum氏の直属となり、コ
深層学習（ディープラーニング）フレームワーク「Chainer」や「Deep Intelligence in-Motion（DIMo）」を開発するPreferredNetworks（PFN）は5月23日、米マイクロソフトとディープラーニング分野で戦略的協業をすると発表した。Microsoft AzureとChainerとの親和性を高めるための技術協力のほか、ディープラーニング分野の人材育成、ChainerとDIMoのマーケティングで協力する。 具体的には、2017年夏までに、ChainerをAzure IaaS上へワンクリックで展開するためのテンプレートの提供や、データサイエンス仮想マシン（ディープラーニングツールを構築済みのUbuntuベースのAzure仮想マシンイメージ）へのChainer搭載、SQL ServerのChainer対応、ChainerのWindows対応を行う。また、A
2018-6追記: 2018年5月版の情報を以下のブログで更新してます。 beachside.hatenablog.com Video Indexer (2017年5月時点ではpreview)は、動画をアップロードするだけでAI技術を使って様々な分析をしてくれるサービスです。動画の翻訳して字幕を表示するくらいならすぐできます♪ Overview ざっくりな機能を説明すると、動画をアップロードしたら、話した言葉をテキスト化して8言語に翻訳して字幕を付けてくれたり、人を認識して誰がどの時間軸で出ているかを判断してくる等の分析をします。それを検索して動画のシーンまで飛んでくれるとか便利機能モリモリ、それがVideo Indexerです。 ポータルのサイトからサクサクと利用することもできますし、RESTのAPIもあるのでシステムに組み込むこともできます。 1. 機能概要 2. Video Inde
米マイクロソフトは5月10日～12日、年次開発者会議「Build 2017」をシアトルで開催している。初日の基調講演には、同社のサティア・ナデラCEO、Microsoft Azure統括副社長のスコット・ガスリー氏、MicrosoftAI and Researchグループ副社長のハリー・シャム氏らが登壇し、Azureからデータベース、IoT、AI関連の新発表を行った。1日目の基調講演で発表された新サービスをまとめて紹介する。 IoTデバイスにコンテナアプリを配布する「Azure IoT Edge」 まず、AzureのIoT関連の新サービスとして「Azure IoT Edge」が発表された。Azure IoT Edgeは、IoTのエッジ側の物理デバイスがAzure上のサービス（Azure IoT Hub、Azure Stream Analytics、AzureMachine Learni
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? これまで作成してきた BOT を Visual Studio からのアップロード操作が簡単な Azure App Services (のAPI Apps) を使って Web 公開していきます。その後、簡単に iframe でWebサイトに埋め込みできる Web Chat を設定して試す手順も合わせて紹介します。 手順 BOT アプリを Azure App Services で Web 公開Microsoft Bot Framework サイトで BOT 登録＆Web Chatを設定 BOT 登録＆ BOT アプリに埋め込み Web
データ サイエンス シナリオの要件 データで何をしたいかがわかったら、自分のデータ サイエンス シナリオの他の要件を判断する必要があります。 次の要件を選択します。これらの間にはトレードオフが生じる可能性があります。 精度 トレーニング時間 線形性 パラメーターの数 特徴の数 精度機械学習の精度では、すべてのケースに対する真の結果の割合として、モデルの有効性を測定します。 デザイナーでは、モデルの評価コンポーネントで業界標準の一連の評価メトリックを計算します。 トレーニング済みのモデルの精度は、このコンポーネントで測定できます。 可能な限り最も正確な回答を得ることが常に必要であるとは限りません。 使用目的によっては、近似で十分な場合があります。 その場合は、より大まかな方法を使用することで、処理時間を大幅に削減できることがあります。 さらに、近似的な方法には、当然ながらオーバーフィットを
AzureにはGPU搭載のNVシリーズとNCシリーズが存在する。NVシリーズは視覚コンピューティング向け、NCシリーズは数値コンピューティング向け。Deep LearningならNCシリーズを使う。 NCシリーズは現在、米国東部と米国中南部のリージョンにしか提供されていない。また、クォータが高いので無料試用版の場合は上限を開放してサポートにクォータ緩和を要求する必要がある。1-5営業日くらいで対応してもらえる。 以下の情報でNCシリーズのインスタンスを作成したものとして書きます。適宜読み替えてください。 ※2017/02/23補足：NCシリーズは、「VM disk type」を「HDD」にしないと選択できません。 NC6 Standard OS: Ubuntu Server 16.04 LTS Username: MaruLabo IP addr: x.x.x.x ネットワークセキュリティ
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
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