コードを書かずに機械学習をしてみよう！ その3
こんにちは。こんにちは。R&D Divisionの山本です。 今回の記事はコードを書かずに機械学習をしてみよう！その2の続きとなります。 前回は利用している各モジュールの解説を行いましたが、今回は作成した予測モデルの予測精度を上げる方法について解説します。 まず、もっとも試しやすいのは、利用…
Azure Machine Learning Services
コードを書かずに機械学習をしてみよう！ その2
こんにちは。R&D Divisionの山本です。 今回の記事はコードを書かずに機械学習をしてみよう！の続きとなります。 さて、前回はモジュールを繋げて実行する手順を解説をしましたが、今回は各モジュールで何をしているかを解説していきます。 前回作ったものは以下になります。 上から見ていきましょ…
コードを書かずに機械学習をしてみよう！
こんにちは。R&D Divisionの山本です。 みなさん、機械学習周りのコーディングは好きですか？僕はあまり好きではないです。簡単な処理でさえよく書き方を忘れ、調べながら書くことが多いので時間を取られがちです。 コーディング好き嫌い以前に、したことがないという人も多数いると思いま…
Azure Databricksで予測モデルを作ろう
こんにちは。R&D Divisionの山本です。 前回、Azure Databricksを使ってBlob上のデータを分析する方法を解説しましが、せっかくAzure Databricksでデータの分析をしたのに、いざ機械学習で予測モデルを作成しようとしたら、別の環境に移って…
信頼できるAIのために！「説明可能なAI」を学ぶハンズオンに参加してきた
の12月19日、弊社セミナールームにおいて「AIはなぜその答えを導き出したのか『説明可能なAI』を学ぶハンズオン」というイベントが開催されました。
主催は社内でも機械学習周りに特に強く、講演や書籍執筆、さらにはブログ執筆までこなす、山本和貴さんです。
今回はそのイベントに社内の人間ながらこっそり潜入してきたので、様子ややったことをレポートしていきたいと思います。
主催は社内でも機械学習周りに特に強く、講演や書籍執筆、さらにはブログ執筆までこなす、山本和貴さんです。
今回はそのイベントに社内の人間ながらこっそり潜入してきたので、様子ややったことをレポートしていきたいと思います。
Azure Machine Learning Studioで作成したモデルをプログラムから再トレーニングする
はじめに Azure Machine Learning StudioでWeb APIを作成しました。このWeb APIを実運用する際には、日々モデルの再トレーニングが必要となってきます。そこで公式ドキュメント(https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/machin…
【de:code 2019連動】ML最前線！Automated MLとMLOpsによる機械学習モデル開発の自動化【前編】
皆さん、こんにちは！FIXER R&D Division の千賀です。 今日は5月29〜30日に開催された、皆さんおなじみの Microsoft 技術者向けカンファレンス《de:code 2019》で講演した内容から、少し内容を整理して前後編に分けてお伝えします。（講演スライドはこちら） 【…