azure machine learning studioで機械学習にトライ！(juzug信州1周年記念)
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Azure MLで始める機械学習
JUZUG信州の形だけリーダー
中島祐樹
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自己紹介も何もお前知ってるよって人が全員だと思うのでこのスライドの先を見たい人はSlideShareで検索♪検索♪（ちなみに FBグループに URL投げておきました )
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Who am I
中島祐樹@nakajidamedeath
Cobolの闇 /大手 Sierの闇 /ウォーターフォールの闇 /下請け^nの闇闇に詳しい悪堕ちしかけたエンジニア
ギークラボ長野のエヴァンジェリストだった気がする
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悪堕ちしそうな私にとって、声優さんは光であった
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ところで・・・
声優×ITの時代が来てませんか？？
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すみません・・声優から離れて本題に戻ります
というわけである本を紹介します
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声優統計第五号
Strong!・イベントの感想文や出演情報をまとめただけの声優評論界の中で異彩を放つ本
・ R言語や統計学の手法を用いて声優さんの生態を見える化
Weak..声優の魅力とは何かに迫れていない
コミックマーケットの声優島で頒布された同人誌
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中身は・・
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？ ？？
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よくわからないけど・・なんかかっこいい！
統計学的手法から声優さんに迫るというのもありだな！
ということで統計学と関係性が深い機械学習が簡単にできるツールができたのでやってみよう！
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それを実現するのが Azure machine Learning studio!
でも難しいんでしょ？
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Wall MATH数学が分からない
Wall ML機械学習が分からない
Wall English英語が分からない
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AZUREのMachine Learning Studioを用いて機械学習の基本が学べる！
しかも動かしながら学べるぞ！
Amazonで品切れ＆マーケットプレイスで高騰してるけど７ netならまだ買えるぞ！せどりするなら急げ！
というわけで、また本を紹介します・・
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本の構成１章〜２章：イントロダクションと azureMLの使い方３章：機械学習の６つの用途について４章〜７章：３章で上げられた用途の実践８章：作ったモノの API化と APIを呼ぶ方法（ C#、 R、 python）9章：付録 (Mlstudio上で pythonや Rを書く方法、 VSの導入方法等 )
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本の構成機械学習の 6つの用途
①回帰
Wikipedia 回帰分析（かいきぶんせき、英 : regression analysis）は、従属変数（目的変数）と連続尺度の独立変数（説明変数）の間に式を当てはめ、従属変数が独立変数によってどれくらい説明できるのかを定量的に分析することである。
本書 未知の数値を予測 ・商品の販売予測 ・機器の机上検知 こんなイラスト付き
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機械学習の 6つの用途
②クラス分類 適切なクラスの割り当て ・迷惑メール判定 ・手書き文字の認識
③クラスタリング 類似性を元にグルーピング ・商品や購入客のグルーピング
④情報圧縮 データを簡素化 ・データの概要を把握 ・計算を高速化
⑤レコメデーション 顧客が興味を持つ商品を推測 ・ EC サイトにおける商品のおすすめ
⑥その他ゲームなどで最適な行動を判断
①回帰 未知の数値を予測 ・商品の販売予測 ・機器の机上検知
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Wall MATH数学が分からない
Wall ML機械学習が分からない
Wall English英語が分からない
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数学対策Qiitaにそれっぽいのあった
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Wall MATH数学が分からない
Wall ML機械学習が分からない
Wall English英語が分からない
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翻訳してみた
qiitaの紹介
すみません、そのうち公開できるようにしたいです。。 orz
すごいことやってるし、やったね、たえちゃん！ｱﾙﾌｧｷｰﾀｰ (?)になれるよ！
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実演
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難しいかも知れないけど何度も動かすことで体で覚えられる、理論は後から付いてくる・・かもしれない
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機械学習という分野はmachine Learning studioの登場で一気に敷居が下がりそう
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というわけで・・・
今後が期待される機械学習にいち早く着手して、
先行者を目指しましょう！
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以上です、ありがとうございました
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フリー素材の提供元
商用利用可 フリー写真素材 somephoto http://somephoto.net/
進撃の巨人ロゴジェネレーター http://sngk.net/
侍魂http://www6.plala.or.jp/private-hp/samuraidamasii/tamasiitop/robotyuugoku/robotyuugoku.htm（先行者の写真は無断転載しました・・ )