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Azure Machine Learning Build 2020
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Keita Onabuta
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Architect - Machine Learning & Deep Learning
3.
• Data Scientist、機械学習エンジニア •
AI プロジェクト担当者・責任者 • 機械学習の導入のハードルの高さや運用管理の煩雑さに 課題を抱えている • Azure Machine Learning の最新動向を 4 つの特徴の観点から ご理解いただき、皆様の機械学習プロジェクトでご活用いただく 対象者 課題 ゴール
4.
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5.
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6.
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7.
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all skill levels AutoML BERT No-Code Deep Learning GitHub Actions Responsible MLNotebook
8.
TrustedIndustry leading MLOps Open & Interoperable GitHub
Action Responsible MLNotebook For all skill levels AutoML BERT No-Code Deep Learning
9.
参加はこちらから↓ 自然言語処理ナイト https://dllab.connpass.com/event/177785/
10.
• 直感的なマウス操作でパイプライン構築 • 特徴量エンジニアリング •
モデル学習 (回帰、分類、クラスタリング) • • 推論 (リアルタイム & バッチ) • カスタムモデル・スクリプト (Python, R) 機械学習パイプライン構築、テスト、デプロイするためのビジュアルワークフロー ※ 参考 : Azure Machine Learning デザイナー (プレビュー) とは https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/machine-learning/concept-designer
11.
Deep Learning による画像認識モデルを追加 •
PyTorch を採用 • 基本的な画像の前処理 • 学習済みモデルによる転移学習 レコメンデーションのアルゴリズム強化 • wide & deep recommender • 協調フィルタリングとコンテンツベースのハイブリッド型 Wide & Deep Learning for Recommender Systems” by Cheng et al. ※参考 : Algorithm & module reference for Azure Machine Learning designer (preview) https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/machine-learning/algorithm-module- reference/module-reference?view=azure-ml-py
12.
Demo ~Designer~ ・PyTorch の画像認識モデル ・レコメンデーションモデルの機能確認
13.
14.
For all skill levels TrustedOpen
& Interoperable Responsible MLNotebook AutoML BERT No-Code Deep Learning Industry leading MLOps GitHub Actions
15.
Data Scientist IT
Professional モデル学習の再現性 モデル再学習の自動化シンプルなデプロイモデル検証 "エンドーツーエンドの機械学習ライフサイクルを実現”
16.
Data Scientist IT
Professional モデル学習の再現性 モデル再学習の自動化シンプルなデプロイモデル検証 "エンドーツーエンドの機械学習ライフサイクルを実現” Azure DevOps & Github Azure Machine Learning
17.
Github 上で Azure
ML の CI/CD を構築するための Github Actions を Github Marketplace にて公開 GitHub Actions Azure ML
18.
• エンタープライズレベルの CI/CD
によって GitHub によるワークフローを自動化 • GitHub とネイティブ統合 • 3,400 以上の Actions が Marketplace で公開 • マネージド or セフルホステッド環境が 利用可能 ※参考 : GitHub Actionsについて https://help.github.com/ja/actions/getting- started-with-github-actions/about-github-actions
19.
Workspace Compute Action
Run Action Register Model Action Deploy Action Azure ML Workspace の作成と接続 GPU/CPU サーバ の作成と接続 Python スクリプトや ML パイプラインの実行 学習済みモデルの登録 Kubernetes へ モデルのデプロイメント
20.
Demo ~MLOps~ git commit
をトリガーにした CI/CD の実行 MLOps with GitHub Actions and Azure Machine Learning (デモで利用) https://github.com/machine-learning-apps/ml-template-azure
21.
22.
Industry leading MLOps GitHub Action For
all skill levels Trusted Responsible MLAutoML BERT No-Code Deep Learning Open & Interoperable Notebook
23.
nteract & Monaco
Editor を UI に採用 コラボレーション機能 (coming soon) Python スクリプトの自動生成 (coming soon) Compute Instances をエンジン • 普段使い慣れた Jupyter Notebook & Jupyter Lab への切り替えも容易
24.
https://channel9.msdn.com/Shows/AI-Show/Edit-and-run-Jupyter-notebooks-without- leaving-Azure-Machine-Learning-studio by Kaitlin McKinnon,
Azure Machine Learning Program Manager
25.
Industry leading MLOps GitHub Action For
all skill levels Open & Interoperable Notebook AutoML BERT No-Code Deep Learning Trusted Responsible ML
26.
責任のある機械学習ライフサイクル を実現するための包括的な機能
27.
Understand Protect Control モデルの理解と公平性の実現
プライバシー保護と機密性の確保 機械学習プロセス管理とガバナンス
28.
Understand Protect Control モデルの理解と公平性の実現
プライバシー保護と機密性の確保 機械学習プロセス管理とガバナンス
29.
Fairlearn for Classification, Regression https://github.com/fairlearn/fairlearn
30.
https://github.com/fairlearn/fairlearn 公平性の評価 : 公平性を評価する一般的なメトリックと ダッシュボードを利用した Sensitive Feature
の評価 モデルのフォーマット : scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Keras などに対応 メトリック: 15以上の一般的なグループを対象にした公 平性メトリック モデルの種類: クラス分類、回帰 不公平性の軽減 : 最先端のアルゴリズムによって 分類・回帰モデルの不公平性を軽減
31.
Demo ~Fairlearn~ ローン審査モデルにおける不公平性の Mitigate
(軽減) ※ サンプルコード:Using Fairlearn GridSearch with census data https://github.com/fairlearn/fairlearn/blob/master/notebooks/Grid%20Search%20 with%20Census%20Data.ipynb
32.
33.
34.
Interpretability for Tabular data https://github.com/interpretml/interpret- community
35.
https://interpret.ml/
36.
解釈可能性が高い構造を持つ 機械学習アルゴリズム Fever? Internal Bleeding?Stay Home Stay Home Go to Hospita l 決定木 ルールリスト 線形回帰・ロジスティック回帰 Explainable Boosting
Machines …. Glass-box models
37.
ブラックボックスな 機械学習モデルの説明 Model ExplanationPerturb Inputs Analyze SHAP LIME Partial Dependence Sensitivity Analysis Black-box explanations
38.
各特徴量がどのくらい寄与 House price prediction: $300,000 Average house price
prediction for all apartments is $310,000 Delta here is - $10,000
39.
Parks contributed +10k Cats banned contributed
-20k Secure neighborhood contributed +10k Wall painting needed contributed -10k 各特徴量がどのくらい寄与
40.
https://channel9.msdn.com/Shows/AI-Show/The-Science-Behind-InterpretML-SHAP by Scott Lundberg,
SHAP Founder @Microsoft Research
41.
Demo ~InterpretML~ 退職者予測モデルの解釈 ※ 後日公開予定の最新ダッシュボードを利用
42.
43.
TrustedIndustry leading MLOps Open & Interoperable For
all skill levels AutoML BERT Designer for Deep Learning GitHub Actions Responsible MLNotebook
44.
参考情報 Open Source Repo
Link Microsoft ML Tech List Microsoft の機械学習テクノロジー集 https://aka.ms/microsoft-ml-tech Azure ML Notebook Azure Machine Learning 公式サンプルコード https://aka.ms/ml-notebooks BERT Large 自然言語モデル BERT のサンプルコード http://aka.ms/azure-bert LightGBM LightGBM トップページ https://aka.ms/lightgbm ONNX ONNX トップページ https://aka.ms/onnx Distributed DL 分散深層学習サンプルコード https://aka.ms/distdl 機械学習レシピ集 Link Computer Vision コンピュータビジョン (Faster-RCNN ...) https://aka.ms/cv-recipes NLP 自然言語処系 (BERT, GenSen ...) https://aka.ms/bert-recipes Recommenders レコメンデーション (NCF, SAR ...) https://aka.ms/reco-recipes Forecasting 時系列予測 https://aka.ms/forecast-recipes MLOps MLOps CI/CD・コード集 https://aka.ms/cicd-recipes
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