pickerLab人生のオープンソース化。Azurepicker.※本記事はセミナー履修時にメモとして書いた記事なので、若干間違っている部分もありますし(若干じゃない)、誤字もめちゃ多いので下のAI-900の記事を参照していただきたいです。この記事はSEO的に残しているだけです。trainingの内容をまとめました。IT全般の知識は多少あるけど、AIとAzureはあんまり知らないという方向けに、Azure資格のAI-900の参考書として試験対策に役立てていただけるように文章を書いています(AIもAzureも詳しい人は勉強しなくても受かります)。試験で問われる範囲の表面的な話しか載せていません。軽く最初から最後まで読んで、AI-900合格に必要な知識を整理していただければと思います。参加→対話型AI(チャットボット)現在世の中に出ているAIソリューションは複数のAIの機能(ワークロード)を組み合わさて実現されている。Service・・・チャットボットを複数のプラットフォーム(TeamsやFacebookやLINE)に展開するためのプラットフォーム←本セミナはこの3つのサービスの説明になっていました。AIの課題とリスクモデルがバイアスに影響される可能性がある例えば、ローン承認のためのモデルを学習させると、性別や人種、年齢などによる結果のバイアスがかかる可能性があるがそれは適切か?エラーで損害が出るかも100%エラーが出ないモデルはないが、自動運転などに利用する場合は軽度なエラーが重大な事故を起こす。学習データが漏洩するかも医療データなどの個人情報がAIのシステムから漏洩してしまう可能性がある。すべての人の役に立つわけではない音声認識モデルは聴覚に不自由がある方は利用できない。ユーザーは複雑化したAIモデルを信頼する必要が出る一般的なユーザーはAIのモデルはブラックボックスだが、利用するにはその判断を信用しないといけないことがある。AIの判断の責任はだれがとるのか責任あるAIの実現。動作はユーザーが納得できるように公開しないといけない。アカウンタビリティー・・・説明責任(AIの行動、判断は人間が説明して責任をとらないといけない)重要なことなのに、エンジニアもユーザーも気にしていない?例えば、チャットボットの機能の透明性がないと・・・、そもそも何のために開発されたチャットボットで何が相談できるのか説明されていない問い合わせボット→ユーザーはなんでも話せるドラえもんだと思ってしまう→ユーザーがチャットボットの機能を正しく利用できない→ユーザーの不満がたまる。各手法の紹介ここから先と同様の内容を以前このブログでG検定向けにまとめたので下の記事の回帰、分類、クラスタリングあたりを見ていただくといいのではと思います!pickerLab中学数学だけでG検定で出題される統計学的分手法を感覚で理解するhttps://pickerlab.net/2020/06/18/realize-the-approach-of-regression-and-classificationこの記事では数学が得意ではない方でもわかりやすいけど厳密に言うと正しくない説明で、G検定の問題を回答するには十分な理解というコンセプトでG検定に出てくる統計学的分手法(主に回帰と分類)のアルゴリズムやモデルをまとめています(ニューラルネットワーク関係は別記事でまとめます)。いうことって数学的に理解することが正しいアプローチだと思うのですが、それだとまず数学のお勉強からになってしまうので、このページでは図や具体例を使ってあくまで感覚的に理解することを目指します。一部中学レベルの数学を使うこと...実際に抗議で扱った内容はだいぶG検定で出題される内容と比べるとかなり軽い基礎的な話でした。Leaningとは?GUIでデータの用意、モデルの学習、バージョンの確認などを行うプラットフォーム。自分でローカルで開発環境を用意して、アルゴリズムやパラメータを試すということをすべてクラウド上で自動的に行ってくれる。Servicesにも出てきますが、ここらへんの話はAzureのインスタンス上に自動でAIモデルをデプロイし、それをAPIとして公開することで、他のプログラムやアプリケーションで利用するという話になります。WEBアプリケーションを作る人はなじみある構成ですが、わからない人はAPIとかバックエンド・フロントエンドという言葉を予習しといたほうがいいと思います。APIとは何なのか厳格な定義はないが、広義にはHTTPプロトコルを用いてネットワーク越しに呼び出すアプリケーション間、システム間のインターフェースのこと。デザイナー・・・Pythonを使ってゴリゴリと学習の手続きを書くのではなく、グラフィカルなUI(計算グラフ)を使って機械学習の手順を実装していく。パイプライン・・・モデルのトレーニング、デプロイをパイプラインに登録しておくことで一括して実行できます。Learningが自動的に一番制度が高く出るアルゴリズムとパラメータを選択してモデルを作ってくれる。Vision(画像認識)はJpegとかPNGの画像を処理してその意味を抽出することを指します。写っているものから「タクシー」、「リンゴ」といったように種類を予測する物体検出・・・写っているものの種類を予測するかつ、長方形の枠で囲ってどこに写っているか示す。セマンティックセグメンテーション・・・写っているものの種類を予測するかつ、物体が写っている個所をマスクと呼ばれるレイヤーで塗りつぶしてどこに写っているか示す。(物体検出と違って境界線までわかる)画像解析・・・写っているものの意味を解析する。「梯子を人が昇っている」など。分析する文字認識(OCR)・・・手書き文字、印刷文字に書かれている内容を読み取って文章化する。Vision・・・もともと訓練されているモデルで、画像を送ると分析結果が返ってくる。画像に写っているものを判定してり(10000以上)、暴力的かとか、アダルトコンテンツかを判断できたりできる。OCR(文字お越し)もできる。Servicesdからでも利用可能。Vision・・・自分でデータを用意してモデルを学習させる。牛の画像と品種を学習させて、写真を送るだけで牛の品種を教えてくれるAPIなどが作成できる。API・・・人の顔に特化したモデルを顔認証や笑顔の検出などができる。Recognizer・・・レシートや街頭アンケートの要旨などをOCRで読み取れる。項目と内容がペアで認識できる。Com...https://qiita.com/shima-07/items/d247384c084c55b8fe04私自身初めてMicrosoftのAzureを使ってみました。Visionのデモ30分くらい↓Azureのフリーアカウントを使えば無料でデモを実行できます。アプリケーションの一般的なワークロードです。システムが画像に基づいて実際の項目を識別できるようにします。自然言語処理とは?自然言語処理を用いることで人間の言葉をソフトウェアに理解させることができる。文章ファイルからキーフレーズを抽出して要約を作成する。文章に含めれている意見を抽出して肯定的なものなのか、否定的なものなのか分析する。会話の音声データかた文字お越し。Services上で作成しネットにデプロイするとでAPIのエンドポイントとして利用することができる。Visionもそうですが、モデルの作成はGUIでポチポチやりますが、単体で利用するものではなく、インターネットを介してモデルが実装されたAzureのVMと開発中のシステムやアプリケーションを通信させて、AIの予測結果をアプリケーションの一機能として利用するのが普通のつかいかただと思います。Analytics・・・文章から意味を分析してくれる。Understanding(Luis)・・・自然言語のユーザーの指示を、システムに理解させるためのAI。テレビを「チャンネルを3に変えて」など音声で操作できるようにする場合、人によって「3チャンネルに変えて」と言ったり、「チャンネル3が見たい」というように言ってることが違うので、システムはユーザーの話を理解できない。そこで、いくつかのパターンの指示を機械学習によってモデルに学習することで、様々な言い方の指示に対応できるようになるAI。モデルを作成してデプロイすると、APIのエンドポイントして利用でき。HTTPで文章を送ると、当てはまる指示をjsonで返してくれる。Moderatorを紹介します。ユーザの口コミ情報をスコアづけする、投稿の中の不適切...チャットボットボットができる(できない)ことについて透明性を保つユーザーがボットと通信していることを明確にする必要があれば人間に引き渡す文化的な基準を尊重するボットが信頼できることを確認するユーザーのプライバシーを尊重するデータを安全に処理するボットがアクセシビリティの基準を満たしていることを確認するボットのアクションに対する説明責任を想定する例えば、ユーザーは気軽にボットに対しては個人情報を話してくれるかもしれないが、利用する範囲を明確にしたり、あとでユーザーが話した内容を確認したり、削除する機能がないといけない。Makerサービス質問と回答のペアにより、ナレッジベースを作成してユーザーの問い合わせに対応できるボットを作成できる。Serviceバックエンドのシステムをボットとしてフロントエンドに提供したい際に、バックエンドとフロントエンドの間をAzureで担うサービス。Framworkでチャットボットを実装することで、フロントがwebサイトやTeams、Facebook、LINEなど様々なプラットフォームでも、同じチャットボットを展開することができる。this...TwitterFacebookPinterestTumblrコメントを残すメールアドレスが公開されることはありません。ニューラルネットワークやってました。むむむと思った人はtwitterフォローお願いします。本サイトへのリンクは自由に貼ってください(批判もOKです)。こちらのサイトでコラムを書いてます。24年卒向け新卒採用実施しております。リンク先サイトに登録するとインターンなどの情報も流れてきます。