マイクロソフト、次世代の機械学習ツールと AI 開発ツールを発表


[2017 年 9 月 25 日]

 

米国フロリダ州のオーランドで 9/25~9/29 で開催されている Microsoft Ignite 2017 において、マイクロソフトの様々な最新 AI テクノロジーのロードマップが公開されました。新しい次世代の機械学習ツールの発表、Visual Studio に統合された AI 開発環境の提供、そしてプレビューで提供されている様々なツールや API の一般提供開始、などです。この記事では主なアップデートをまとめました。

 

次世代 Azure Machine Learning ツールの提供~ AML Workbench 等

Azure Machine Learning Studio を補完する次世代の機械学習ツールとして、以下の 3 種類のツールがプレビューとして利用できるようになりました。開発者の世界で ML や AI が取り入れられつつあるトレンドや、オンプレミスとクラウドの両方でトレーニングやスコアリングをしたいというニーズ、多様化していく AI 関係のハードウェアやフレームワーク、ツールをうまく扱える必要があるということを考慮して、機械学習のスケール化アプリ開発者おなじみのツールでの AI 開発実験速度の向上支援オンプレミス/クラウドのハイブリッド利用の4つのポイントが考慮されたデザインとなっています。

  • AML Workbench: AI パワーを使えるデーターラングリング (データ分析前の下ごしらえ処理) と実験管理を行う、Windows/Mac で使えるクロスプラットフォームクライアント。Python, PySpark や Scala を使ってモデルを構築でき、Jupyter Notebook、Visual Studio Code、PyCharm などの IDE などと統合可能。Microsoft Research から生まれた PROSEデータクリーニングの技術を使って、実験データの準備をする時間を大幅に短縮できます。
  • AML Experimentation service: データサイエンティストがビッグデータや GPU を扱った実験のスピードをあげられるようにするためのサービス。機械学習の実験はローカルでコンテナーの中でも、Azure HDInsight クラスターの Apache Spark 上でスケールアウトさせて動作させることもできます。Microsoft Cognitive Toolkit、Tensorflow、Caffe2、PyTorch、Chainerなど多くの深層学習フレームワークがサポートされています。プライベートプレビューの Azure Batch AI Training サービスを使うと、数百個の GPU 仮想マシンを使った深層学習実験を実施可能で、モデル/パラメーター/データの追跡、保管、管理を Git リポジトリ上で行い、バージョン管理や実験履歴、再現性を持てるようになります。
  • AML Model Management service: 学習済み機械学習モデルを展開、バージョン管理、モニターするためのサービス。ローカルでエッジデバイスや Kubernetes で管理された Docker コンテナーに展開したり、クラウドでスケールアウトするようにクラスターに展開することができます。

また、Azure Machine Learning の力を Excel に統合するアドインも利用できるようになりました。"=AZUREML" とセルでタイプすることで、Excel の中で Machine Learning サービスの力を借りることができます。Excel をデータ分析のメインツールとして使っているデータサイエンティストも多いので、使い慣れたツールを使って高度な分析ができるようになる意義は大きなインパクトがあります。

 

Visual Studio Code Tools for AI

Visual Studio Code の拡張機能であるこの仕組みを使うと、Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)、Google TensorFlow、Theano、 Keras、Chainer、Caffe2 などの深層学習フレームワークを使ったモデルを Visual Studio Code 上で簡単に構築できるようになり、また、AML Experimentation service、AML Model Management service とも統合して、ジョブのローカル/クラウドでの実行、およびモデルの展開管理を含めて Visual Studio Code から簡単にできるようになります。

 

 

Cognitive Services 関連~Text Analytics API、Bot Framework、LUIS 等の一般提供開始

プレビューで提供されている API、フレームワーク、サービスの一般提供開始が発表されています。

  • Text Analytics API: 一般提供開始されました。このテキスト分析 API ではテキストの言語、センチメント、キー フレーズが識別されます。
  • Bing Custom Search API: 10 月に一般提供開始されます。この API を使って開発者がコードを書かずに独自の Web 検索エンジンを構築できます。Web のどのスライスをサブセットとして取り出したいかということをパラメータで指定します。AI にサブセットを選ばせることが可能です。
  • Bing Search API v7: 10 月に一般提供開始されます。
  • Microsoft Bot Framework: 年内に一般提供開始予定。
  • LUIS (Language Understanding Intelligent Service)年内に一般提供開始予定。
  • QnA Maker preview API: 単純なQ&Aボットの構築、トレーニング、公開が可能になりました。
  • API 提供リージョンの追加: 既に一般提供開始済みの 3 API (Face APIComputer Vision APIContent Moderator) について、現在の 3か所に加えて、7か所のロケーションが追加されました。
    • South Central US、West US2、East US、Brazil、North Europe、Australia East、East Asia

 

Machine Learning Server 9.2 の一般提供開始

オンプレミスでも、いままで Microsoft R Server 9.0/9.1 と呼ばれていた製品が Microsoft machine Learning Server と名前を変えて登場します。SQL Server 2017 Windows/Linux 版とシームレスに連携し、ライセンスも SQL Server と統合されて簡略化されます。R や Python を使った機械学習の実行が可能です。

 

Cognitive Toolkit 2.2

また、Ignite 2017 よりも少し前の 9 月中旬には、深層学習フレームワークの Cognitive Toolkit の最新版 2.2 が公開されました。主なアップデートは、NVIDIA Collective Communications Library (NCCL) 2 のサポート、Keras の複数 GPU サポート、Tensorboard イメージサポート、CNTK learner インターフェイスの更新、R-binding for CNTK リリース、A C#/.NET API の追加、Fast R-CNN と Faster R-CNN による物体検知サンプルの追加、などです。

 

この文章は以下の原文を要約したものです:

 

 

 

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