Blobに入ってるデータをクエリで分析しよう！
こんにちは。R&D Divisionの山本です。 みなさん、Blob Storage使ってますか？ どんな形式のデータでも格納でき、容量あたりの利用料も安いので私の大好きなサービスの一つです。 ただ、格納したデータを分析するのは中々大変です。 機械学習で予測モデル作成する…
AI/Machine Learning
自分が思う一番簡単な方法でAzureMLのAutoMLでMLOpsを組んだ #Azureリレー
こんにちは四日市事業所の河口です。先週の藤井さんの「医療機関向け 『Microsoft Azure』対応セキュリティリファレンス 」の紹介 #Azureリレー に引き続き、毎週水曜日にAzure関連の記事を挙げるAzure リレー第9回を担当します。今回は新しいAzure Machine Learn…
新型コロナのPCR検査を通してエンジニアが把握すべき指標を詳しく知ろう
はじめに 新型コロナウイルス感染症（COVID-19）のPCR検査や、今年1月に開始された尿一滴で行うガン検査で話題になった検査の指標について、僕たちエンジニアが機械学習モデルの利用時にも必ず考慮すべき指標だと感じたので記事にしてみようと思いました。僕個人は数学がとても苦手で、統計には触れたことすら…
研究で使った技術の紹介
１．Darknet/YOLOとは２．インストール３．モデルのダウンロード４．動かしてみる １．Darknet/YOLOとは Darknet…オープンソースのニューラルネットフレームワーク。言語はC。実装が簡単でお手軽に試せる。YOLO…物体検出アルゴリズムの一つ。僕はｖ２を使用していましたが、最新バ…
![FaceAPIでTeamsを円滑に[Part1 Detection編]](https://tech-blog.cloud-config.jp/wp-content/uploads/2020-04-08-faceapi-smoothing-teams-chat-000-e1586329329422-300x169.jpg "FaceAPIでTeamsを円滑に[Part1 Detection編]")
FaceAPIでTeamsを円滑に[Part1 Detection編]
はじめに まずは動かしてみよう Teamsへ出力 さいごに はじめに こんにちは! 新卒一年目の椎名 泰之です。Tech Blog講習で「4月中に1本記事を書きましょう!」みたいなことがあったので、3パートに分けて本稿を書いていきます。 (間に合ってない) 内容は、「テレワークで顔を突き合わせても、…
画像認識AIはどの箇所に着目して判断をするのか
こんにちは。 R&D Divisionの山本です。 最近のAIは当たり前にモノを識別しますよね。賢いAIに車の写真を渡したら、ちゃんと「車」だと識別しますし、写ってる人物が誰なのかを識別することだってできます。 ただ、なぜ「車」や「人」だと判断したのかは中々わかりません。誤った認識…
Azure Machine Learning Serviceで行う予測モデルの解釈【SHAP】
こんにちは。R&D Divisionの山本です。 本記事は予測モデル解釈の第五回目になります。これまでの記事は下記のリンクからどうぞ。 第一回：予測モデル解釈とはなんぞやを解説した記事はこちら第二回：Azure Machine Learningの機能を利用して、予測モデルの作成、モ…
Azure Machine Learning Serviceで行う予測モデルの解釈【LIME】
こんにちは。R&D Divisionの山本です。 本記事は予測モデル解釈の第四回目になります。これまでの記事は下記のリンクからどうぞ。 第一回：予測モデル解釈とはなんぞやを解説した記事はこちら第二回：Azure Machine Learningの機能を利用して、予測モデルの作成、モ…
Azure Machine Learning Serviceで行う予測モデルの解釈【線形回帰と決定木】
こんにちは。R&D Divisionの山本です。 本記事は予測モデル解釈の第三回目になります。これまでの記事は下記のリンクからどうぞ。 第一回：予測モデル解釈とはなんぞやを解説した記事はこちら第二回：Azure Machine Learningの機能を利用して、予測モデルの作成、モ…