Azure Machine Learning サービスのビジュアル インターフェイス

執筆者: Meng Tang (Principle Program Manager Lead) このポストは、2019 年 5 月 22 日に投稿された Visual interface for Azure Machine Learning service の翻訳です。 マイクロソフトは Microsoft Build で、Azure Machine Learning サービスのビジュアル インターフェイスのプレビューを発表しました。Azure Machine Learning サービスに導入されたこの新しいドラッグ アンド ドロップのワークフロー機能によって、コーディングよりもビジュアル ツールを好むユーザーの皆様は、機械学習モデルの構築、テスト、デプロイをより簡単に実施できるようになりました。ユーザー エクスペリエンスが大幅に向上し、Azure Machine Learning Studio の機能が使いやすくなります。 ビジュアル インターフェイス Azure Machine Learning のビジュアル インターフェイスは以下の方々にとって使いやすく、高い生産性を発揮できる設計になっています。 コーディングよりもビジュアル ツールに慣れているデータ サイエンティスト 機械学習の経験がなく、直観的に操作しながら学習したいユーザー プロトタイプを手早く作成したい機械学習エキスパート ビジュアル インターフェイスには、データの前処理、特徴量エンジニアリング、トレーニング アルゴリズム、モデル評価といった一連のリッチなモジュールが用意されています。また、完全な…


Bot Framework SDK と最新機能でボット開発を加速

執筆者: Yochay Kiriaty (Principal Program Manager, Azure Platform) このポストは、2019 年 5 月 16 日に投稿された Accelerate bot development with Bot Framework SDK and other updates の翻訳です。   会話エクスペリエンスは、荷物の配送状況の追跡や店舗の営業時間の確認などに使用する標準的なソリューションになりつつあります。Microsoft Build 2019 では、Microsoft Bot Framework (英語) と Azure Bot Service (英語) を使用してそうした会話エクスペリエンスを構築し、カスタマー エクスペリエンスを刷新しているお客様の事例をご紹介しました。 LaLiga: 複数のプラットフォームを通じてサッカー ファンからの問い合わせに対応する独自の仮想アシスタント (英語) を構築 BMW: 複数の言語に対応した会話エクスペリエンスを可能にする AI 音声会話システム BMW インテリジェント パーソナル アシスタント (英語) を構築…


新しい MLOps 機能を利用して機械学習モデルを運用環境に移行する

執筆者: Microsoft Azure このポストは、2019 年 5 月 9 日に投稿された Take your machine learning models to production with new MLOps capabilities の翻訳です。   今回は、Microsoft Azure のシニア プログラム マネージャーを務める Jordan Edwards の記事をご紹介します。 Microsoft Build 2019 で、私たちは Azure Machine Learning サービスの MLOps 機能を発表しました。MLOps は機械学習用の DevOps とも呼ばれる機能であり、データ サイエンティストと DevOps 担当者の間のコラボレーションやコミュニケーションを促進し、機械学習 (ML) ライフサイクルの運用環境の管理を支援します。 Azure Machine Learning サービスの MLOps 機能は、お客様に資産管理とオーケストレーションのためのサービスを提供するもので、効果的な ML…


データ、IoT、および複合現実にわたるインテリジェント エッジのイノベーション

Microsoft は、現在、信じられないほどわくわくするテクノロジの転換点にあります。実質的に無制限のクラウドのコンピューティング パワーを、ネットワークのエッジにある知覚機能を備えた増加し続ける接続デバイスと組み合わせることで、ほんの数年前まで夢想するだけだった可能性を創出できます。この可能性を構成するのは、数百万の接続デバイス、無限のデータ、完全に没入型のマルチセンス、マルチデバイスのエクスペリエンスを作成する機能です。 日本語版のポストは、下記の URL よりご覧いただけます。 https://azure.microsoft.com/ja-jp/blog/intelligent-edge-innovation-across-data-iot-and-mixed-reality/


Automated Machine Learning UI で AI を簡素化

執筆者: Tzvi Keisar (Senior Program Manager, Microsoft Azure) このポストは、2019 年 5 月 9 日に投稿された Simplifying AI with the new automated machine learning UI の翻訳です。 自動機械学習の力を活用 人工知能 (AI) は今テクノロジ業界で最も注目されるトピックの 1 つです。経営者、ビジネス マネージャー、アナリスト、エンジニア、開発者、データ サイエンティストのだれもが AI の力を使って、より優れたインサイトを手に入れ仕事に活かしたり、より的確な予測を立てて目標を達成したいと考えています。 企業は機械学習 (ML) に大きな可能性があること実感し始めていますが、求める高度なデータ サイエンス スキルはそう簡単に手に入れられません。機械学習や予測分析の一般的な知識を持つビジネス エキスパートは多くいますが、通常の ML ツールでの作業に必要な統計学やコーディングまで積極的に知識を深めようという人は多くありません。 マイクロソフトは昨年 12 月、Azure Machine Learning サービスで Automated ML 機能をリリースしました。これを AI の加速と簡素化の取り組みのスタートと位置付け、まず ML ワークフローの一部を自動化し、浮いた時間をデータ…


AI をすべての開発者とすべての組織にとって現実のものとする

AI は、世界を変える大きなイノベーションの波を起こす原動力となっています。Microsoft の目標は、組織が Azure AI を通じてビジネスのあらゆる面に AI を適用することで、顧客と関わり、従業員を力づけ、運用を最適化し、製品を変革できるように支援することにあります。これを実現するために、Microsoft には、指標となる 3 つの投資原則があります。 日本語版のポストは、下記の URL よりご覧いただけます。 https://azure.microsoft.com/ja-jp/blog/making-ai-real-for-every-developer-and-every-organization/


Azure Cognitive Services の新機能をご紹介

執筆者: Anand Raman (Group Product Manager, Azure AI) このポストは、2019 年 5 月 3 日に投稿された A deep dive into what’s new with Azure Cognitive Services の翻訳です。   今回の記事は、Azure Cognitive Services 担当シニア プロダクト マーケティング マネージャーを務める Tina Coll と共同で執筆しました。 Microsoft Build 2019 では、開発者向けの新たなサービスや機能が発表され、Azure Cognitive Services の進展にとって重要な一歩となりました。Personalizer のリリースにより、開発者の皆様は、Azure のパワーを活かして実際のビジネスで強化学習を利用できるようになります。Personalizer は、Anomaly Detector と Content Moderator と併せて、Cognitive Services に新たに追加された「Decision (決定)」カテゴリに属し、情報に基づいて効率的に意思決定を行うための推奨事項を提示します。 プレビューおよび一般提供を開始する機能は次のとおりです。…


Azure Machine Learning の最新アップデート: ML ライフサイクルの簡素化と加速を実現

執筆者: Venky Veeraraghavan (Group Program Manager, Microsoft Azure) このポストは、2019 年 5 月 3 日に投稿された New Azure Machine Learning updates simplify and accelerate the ML lifecycle の翻訳です。   データが急激に増加するにつれてテクノロジの刷新が進み、それと同時に、インサイト主導の意思決定の必要性を実感する組織も増えてきました。データを実際のビジネスに活かそうとするそうした各業界の組織を手助けするのが、人工知能 (AI) や機械学習 (ML) といったテクノロジです。Azure AI および Azure Machine Learning サービスは、インサイトが当たり前に入手できる世界を実現し、インテリジェントなアプリの開発を可能にするものです。たとえば、小売では製品をお薦めするアプリ、エネルギー生産分野では負荷予測アプリ、医療分野では画像処理アプリ、製造分野では予測メンテナンス アプリといったニーズがあります。 Microsoft Build 2019 (英語) では、Azure Machine の発展と拡大に関する重要なマイルストーンをお伝えする予定です。これには、機械学習のライフサイクル全体を強化する以下のような新機能の情報も含まれます。 あらゆるスキル レベルの開発者とデータ サイエンティストの生産性を向上させるゼロ コードおよびコード ファーストに対応した統合開発エクスペリエンスと、質の高いモデルの容易な構築を可能にする Automated Machine Learning の機能強化…


QnA Maker のアップデート – 2019 年 4 月

執筆者: Prakul Bansal (Program Manager, AI Products Infuse AI) このポストは、2019 年 4 月 15 日に投稿された QnA Maker updates – April 2019 の翻訳です。   このたびマイクロソフトは、QnA Maker サービスの新機能をリリースしました。3 月に提供した会話 AI 向けの前回リリースについては、こちらの投稿をご覧ください。 QnA Maker 用の新しい Bot Framework v4 テンプレート QnA Maker サービスを使用すると、FAQ ページ、サポート URL、PDF、doc ファイルなどのデータから簡単にナレッジ ベースを作成、管理できます。ナレッジ ベースをテストして公開したら、ボット フレームワークのサンプルまたはテンプレートを使用してナレッジ ベースをボットに接続できます。今回の更新では、ボットの作成プロセスが簡素化され、ナレッジ ベースから簡単にボットを作成できるようになりました。コードの記述や設定の変更は必要ありません。QnA ボットの作成方法の詳細については、チュートリアルをご覧ください。 ナレッジ ベースを公開したら、公開ページの [Create Bot] ボタンからボットを作成できます。以前にボットを作成していた場合、[View all …]…


Azure AI の新しい更新での開発者向け AI 機能の拡張

企業はますます AI でビジネスの変革を目指しており、Microsoft は、開発者やデータ サイエンティストが容易にアプリケーションへ AI 機能を直接デプロイ、管理し、保護できるよう、Azure AI を継続的に強化しています。 日本語版のポストは、下記の URL よりご覧いただけます。 https://azure.microsoft.com/ja-jp/blog/new-updates-to-azure-ai-expand-ai-capabilities-for-developers/