tdualのブログスマートフォン用の表示で見るtdualのブログこの広告は、90日以上更新していないブログに表示しています。2019-06-23de:code2019に行ったらMicrosoftのAI戦略が見えてきたお久しぶりです。半年ぶりくらいにブログを書きます。パークタワー東京で開催されたde:code2019に参加してきてました。Microsoftが毎年開催しているエンジニア向けの一大イベントです。最前線」を聞きました。これまでの自然言語処理の基礎研究の成果の紹介でした。歴史の中でブレイクスルーに確実に絡んでいるのはさすがだなぁと思って聞いていました。AIだと言ってたのが印象に残りました。構造化データから予測分析」を聞きました。2019目的は弊社が開発しているサービス「MatrixFlow」と似ているので敵状視察的なやつです。Studioの話が出てきました。知ったことも多かったです。shellでやらないといけないと言う若干ズコー感がある事や、エクセルから推論テストが出来ることを知りました。Interface(まだプレビュー版)の説明もありました。Studioと比べた時に何が変わったかと言うと、GPUが使用可能、デプロイ先がKubernatesを使えるようになったりとクラウドらしい構成になったようです。Available)が楽しみです。最新アップデート」を聞きました。機械学習系の話を期待して行ったのですが、ほとんどがDB周りの話でした。Serverless(まだプレビュー版)の話がありました。データベースの負荷が全くない場合はPausedして料金がゼロになると言うのはすごい。DBと同じサーバー内にあるのでロードする必要なく使えると言うは面白いし実際に便利そうでした。ソフトウェア製品を活用した推論高速化手法のご紹介」を聞きました。Intelのチップを効率よく使う方法やopenVINOの説明でした。intel-tensorflowでインテルチップ用にオプティマイズしたTensorflowが使えるなんて初めて知りました。openVINOと言うインテルに特化した推論SDKも初耳でした。物体検知のデモをやっていましたが、確かに早くなっていました。iGPUがあるならエッジでも爆速になるらしいです。出来ないからって諦めてませんか?」を聞きに行きました。Visionに特段興味があったわけではないですが、機械学習系のサービスとしてどう売り出しているのかを理解して最終的にMatrixFlowに活かそうと思って行きました。ディスカッション系のセッションだったらしくオーディエンスはスマホから質問を投稿し、それに答えていきつつオーディエンスにも積極的に質問をする形式でした。登壇者も休むことなくずっと喋っていてエンターテイナーかwwwって思いました。Visionは足がかりとしては良いかもしれないけど、色々制限があってガチで何かやろうとするにはまだ使いにくそうという印象でした。dockerやiOS用にエクスポートできるのでエンジニアがPoCでサクッと何か作ってみるのには使えそうでした。特徴量の見つけ方と作り方」を聞きました。2019AutoMLが当たり前になっていく中で特徴量の作成は自動化出来ないので大事だと言う話をして、その後に失敗談を交えて特徴量の作り方の解説をしていました。much)でやりモデルの活用のタイミングもイメージすべきという内容でした。特徴量を作るときにビジネス課題を解決するためという視点を忘れてはいけないという非常に教育的なセッションでした。まで~」を聞きました。2019PoCを超え、機械学習をサービスとして提供してる会社が次に必要でなるであろうMLOps。DevOpsの応用で実現するという内容でした。自動化パイプラインで精度などのモニタリングまでやって再学習やデプロイのサイクルを効率的に回そうという話。Workspaceでモデルを一元管理できるんですね。全体のパイプライン構成も精度などの監視も含めると割とアリな構成なんじゃないかと思いました。MLはSHAP、LIMEをモロそのままサービスに組み込んでいるのもInterpretabilityの時流に乗っていて素晴らしいと感じました。まとめ仕事柄、競合調査の一環で機械学習系のツールやサービスの情報収集をすることが多いのですが、Microsoftの機械学習関係のサービスはチグハグ感があったのが今回のde:codeを通した印象としてはAzure上に綺麗にまとめて来ています。AIをAIとして世に提供するというよりはクラウドソリューションの一機能として提供したいという思いが伝わってきます。エンタープライズに強いMicrosoftだからこそ、ビジネス活用されるAIのシェアはAzureと共に広げていくという戦略はシンプルで効果的だと思いました。@tdualdirじゃあの。