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Azure Machine Learning - Ignite & Build Update ...
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konabuta
June 03, 2021
Technology
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Azure Machine Learning - Ignite & Build Update (20210603)
Azure Machine Learning Ignite & Build Update
https://dllab.connpass.com/event/213776/
konabuta
June 03, 2021
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Transcript
Azure Machine Learning Ignite & Build アップデート 女部田啓太
アジェンダ
アジェンダ
Azure Machine Learning
Azure M achine Learning service 実験的なモデル開発 ⾃動機械学習 デザイナー Pytyon /
R モデル検証 パッケー ジ化と Azure Container Instnaces での検証 モデル学習 コンピュー ティング クラスター モニタリング モデルのモニタリング デプロイ スケー ラブルな kubernetes サ ー ビス へ のデプロイ CI/CD & モデル再学習 GitHub & Azure DevOps 統合・連携
Responsible Industry leading MLOps Open & Interoperable For all skill
levels あらゆるスキルレベルに対応し、 ML の生産性を向上 機械学習ライフサイクル の運用管理 責任のある ML ソリューションの構築 オープンテクノロジーの採用 と相互運用性の実現
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Microsoft が PyTorch の Enterprise サポートを提供 PyTorch Enterprise | PyTorch
Delivering reliable production experiences with PyTorch Enterprise on Microsoft Azure - Microsoft Open Source Blog
Compute Instance が Visual Studio Code に対応
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マネージド オンライン エンドポイントを使用して ML モデルをデプロイする - Azure Machine Learning |
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Announcing managed endpoints in Azure Machine Learning for simplified model deployment - Microsoft Tech Community マネージドなバッチ推論環境
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MLFlow Integration Experiments Local machine Virtual machine Azure ML Compute
Azure Databricks ML Tracking and Model Deployment Azure Machine Learning Experiments and Metrics Tracking Metrics Artifacts Logging API Tracking URI Model API 実験メトリックとモデル管理の連携
集計されたモデル精度指標では捉えられないモデル誤差の傾向分析 ① Identification ② Diagnostics 誤差が大きいコホートを特定する 木構造で各条件下におけるエラー率・カバレッジを表示 対象のコホートを比較し深掘り分析する データ探索 グローバル解釈
ローカル解釈 what-if 分析 Learn More : Error Analysis
ラベリング機能のインスタンスセグメンテーションへの対応 画像とテキスト ドキュメントにラベルを付ける | Microsoft Docs
画像とテキスト ドキュメントにラベルを付ける | Microsoft Docs テキストデータ用のラベリング機能
アジェンダ
基礎編 2021年6月11日(金) 16:00 - 17:30 https://dllab.connpass.com/event/211482/
Python による機械学習入門 編 2021年6月25日(金) 16:00 - 17:30 https://dllab.connpass.com/event/214093/
microsoft/machine-learning-collection: machine learning tech collections at Microsoft and subsidiaries.
機械学習プロジェクトを進めるためのガイドブック Machine Learning Best Practices (azure.github.io)
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