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「MSエバンジェリスト＆TOPスペシャリストが語る 『Azure』の最新事情！」に参加してきました

「MSエバンジェリスト＆TOPスペシャリストが語る 『Azure』の最新事情！」と題された、
.NETエンジニアのための定期勉強会 第七回目に参加してきました。

以下、参加した際にとったメモです。

■ きっとAzure使いたくなる超絶便利な新機能群一挙紹介(日本マイクロソフト株式会社 砂金信一郎)
  • Machine Learningを利用しているビジネスの紹介
    • IGLOO
      • フランスの会社
      • 買い物アプリ
      • 操作ログを取って集計
    • reemo
      • アメリカの会社
      • ジェスチャーモーションでいろんなものが操作できる
      • 動作の認識精度を上げることが非常に難しい
    • （会社名メモ取れず）
      • イギリスの会社
      • ビッグデータ系の解析、金融の予測など
      • 顧客に出す文書に機密情報が含まれていないか判断してくれる
      • 従業員がホテルの備品の供給を登録していくと、学習して供給時期を教えてくれる
  • AWS→Azureは無理があったが、Machine Learningの箇所だけであればつかってもらえる。
    　フロントはあきらめて、ここを起点にバックエンド、業務に食い込んでいくつもり。
  • 中盤はAzureの紹介
  • Amazon Aurora
  • MLでできる、やるべきこと
    • 分類
    • パターン認識する
  • scilit-learn
    • Rではなくてpythonでかける、裏はCで作られたモジュールをコールしている
  • 実践機械学習システム
    • Orillyのこれがお勧めとのこと
  • Azure バッチの紹介もあった
    • 大量処理を実施するための機構
    • Windows-HPCサーバ
    • 夜間バッチ的なJP1的なものじゃありません
■ 今から機械学習やるならAzureMLがいいと思うよ（株式会社マイニングブラウニー 得上竜一）
  • 機械学習とは
    • データの特徴、関係を識別する
    • 識別したパターンからインプットされたデータに対して予想する
  • 人間機械学習
    • ひよこの判別
      • 1回目：情報なしで勝負
      • 2回目：色、ひよこ間の距離を見るとわかる仕組み
        →ここテストに出るからな～がポイント
    • Azureはニューラルネットは使えるが、ディープラーニングが使えない
  • 分析、予測　が得意。
  • 機械学習の手順
    1. データの用意
    2. データの整理
    3. 処理の定義
    4. 学習
    5. 検証
    6. 活用
■ 所感
  • MachineLearingは非常に簡単にできるようになっている
  • とは言え、やっぱり理論とかは難しいから、使いこなせないと思う
  • これはエクセルで統計計算ができるからと言って、やれる人が少ないのと同じだと思う
  • でもやれるってことは、勉強すれば誰でもチャンスがあるのもたしかだし、勉強してきた人が簡単に動かせることになる
  • 今後はこれまで以上にバックグラウンドにMachineLearingが利用されている状態が増えてくるのかもしれないと思いました
  • モーションジェスチャーの取り込みなどはこういった分野の発展が効いてくるだろう。そう考えると、MachineLearingの発展に伴って、一緒に成長していけると思った
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