machine learning studioで機械学習にトライ!(jazug信州1周年記念)

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Azure ML でででででででで JUZUG でででででででででで でででで

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Technology


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Page 1: Machine learning studioで機械学習にトライ!(jazug信州1周年記念)

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@nakajidamedeathCobol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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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・・ )