顔認識機能を強化 – Video Indexer

執筆者: Moria Rais (Azure Media Services, Video Indexer) このポストは、2019 年 3 月 29 日に投稿された People Recognition Enhancements – Video Indexer の翻訳です。   自分のアカウントに関連する人物がより正確に認識されるように、Video Indexer をトレーニングできるようになりました。 顔の検出機能と認識機能は、Video Indexer が提供するインサイトの中でとても広く利用されています。顔認識機能では、約 100 万人の著名人を識別できるほか、アカウント レベルでカスタム人物モデルをトレーニングすることで、特定の組織に関連する一般の人物を識別できます。以前よりお客様から、カスタム人物モデルの機能を強化してほしいという声をお寄せいただいていました。それにお応えするために、マイクロソフトは本日、カスタム人物モデルのトレーニングと管理を迅速化および容易化するさまざまな機能強化を発表しました。 これにより、たとえば、カスタム人物モデルの管理ページが一元化され、アカウント内で複数のモデルを作成できるようになりました。各モデルにはそれぞれ最大 100 万人を登録することができます。新しいモデルの作成や既存のモデルへの新しい人物の追加もこの管理ページ内で可能で、モデルの閲覧、名称変更、削除も行えます。さらに、ビデオをアカウントにアップロードする前から、人物の顔画像に基づいてその人物を識別するようトレーニングすることも可能です (現在パブリック プレビュー中)。たとえば、人物の画像が既にアーカイブに保管されていれば、そのアーカイブからモデルを事前にトレーニングできます。


Azure Data Box Edge で Azure Machine Learning サービスを使用して AI モデルのアクセラレーションを実現

執筆者: Ted Way (Senior Program Manager, Azure Machine Learning) このポストは、2019 年 3 月 26 日に投稿された Accelerated AI with Azure Machine Learning service on Azure Data Box Edge の翻訳です。 本日発表された Azure Data Box Edge の一般提供開始 (英語) と共に、Data Box Edge で Project Brainwave を活用した Azure Machine Learning のハードウェア アクセラレーション モデルのプレビューも開始されました。世界のアプリケーションの実用例を見ると、データの大部分はエッジで使用されています。たとえば、工場、小売店、病院から収集された画像や動画は、それぞれ製造上の欠陥を分析したり、在庫切れの商品を検出したり、診断を行ったりするために使用されます。Data Box Edge のデータに機械学習モデルを適用することでレイテンシを短縮し、帯域幅のコストを削減できるほか、リアルタイムのインサイトを入手して重要なビジネス上の意思決定を下し、迅速に対応することができます。 既に一般提供されている Azure Machine Learning…


マイクロソフトと NVIDIA のソリューションで、ビデオ分析がインテリジェント エッジで可能に

執筆者: Emmanuel Bertrand (Senior Program Manager, Azure IoT) このポストは、2019 年 3 月 18 日に投稿された Microsoft and NVIDIA extend video analytics to the intelligent edge の翻訳です。   人工知能 (AI) のアルゴリズムは日々洗練され、高度化しています。それにより今やカメラを始めとする IoT デバイスが現実とデジタルをつなぐ架け橋となっています。この AI アルゴリズムによってアラートがトリガーされ、自動でアクションが取られます。たとえば、空いている駐車スペースや小売店の欠品商品を特定したり、太陽発電パネルの異常を検知したり、危険な場所に近づく作業員を検出したりすることができます。 こうした最新の AI アルゴリズムをデータセンターで処理するためには、安定した高帯域幅の接続でビデオ フィードをクラウドに配信する必要があります。しかし、これに使用されるカメラは遠隔地に設置されることも多く、接続が不安定だったり、帯域幅、セキュリティ、コンプライアンスが問題となったりして十分な感度が得られない場合があります。 これを受け、マイクロソフトと NVIDIA は連携して新たなアプローチに取り組むことにしました。具体的には、インテリジェントなビデオ分析をエッジで実行し、大容量の生のビデオ データを小容量のテレメトリに変換するという方法です。これにより、リアルタイムのパフォーマンスを配信できるようになり、ユーザーのコンピューティング コストも削減できます。この「センサーとしてのカメラ」とエッジ ワークロードは Azure IoT Edge によってローカルで管理され、カメラ ストリームの処理には NVIDIA DeepStream (英語) が使用されます。また、ビデオが変換された後、データは Azure IoT Hub…


Azure Machine Learning サービスで NVIDIA RAPIDS をサポート

執筆者: Kaarthik Sivashanmugam (AI Platform, Microsoft) このポストは、2019 年 3 月 18 日に投稿された Azure Machine Learning service now supports NVIDIA’s RAPIDS の翻訳です。   Azure Machine Learning サービスは、主要なクラウド機械学習サービスの中で初めて NVIDIA RAPIDS をサポートしました。RAPIDS は、NVIDIA GPU により従来型の機械学習パイプラインを高速化するソフトウェア ライブラリ スイートです。 GPU の活用によって、トレーニングと推論のパフォーマンスがかつてないほど向上し、ディープ ラーニングに革命的な進化が起きたように、RAPIDS でも GPU の力で従来型の機械学習を劇的に進化させることができます。Azure Machine Learning サービスで RAPIDS を使用すると、NC_v3、NC_v2、ND、ND_v2 の各シリーズの GPU によって、データ処理、トレーニング、推論などの機械学習パイプライン全体を高速化できます。パフォーマンスは (GPU 4 基の場合) 20 倍以上アップし、トレーニング時間も数時間から数分に短縮され、より短い時間でインサイトが得られるようになりました。 以下の図は、XGBoost による勾配ブースティングを利用したデシジョン ツリーのトレーニングを…


ONNX Runtime と NVIDIA TensorRT の統合: プレビューを開始

執筆者: Manash Goswami (Principal Program Manager (AI Frameworks)) このポストは、2019 年 3 月 18 日に投稿された ONNX Runtime integration with NVIDIA TensorRT in preview の翻訳です。   本日マイクロソフトは、ONNX Runtime (英語) で NVIDIA TensorRT 実行プロバイダーのプレビューをオープン ソースとして公開しました。このリリースでは、開発者が業界最先端の GPU アクセラレーションを好きなフレームワークで使用できます。これにより、オープンで相互運用可能な AI の実現に向けてさらに一歩近づきました。開発者の皆様は ONNX Runtime で TensorRT (英語) を活用することで ONNX モデルの推論を高速化し、PyTorch や TensorFlow を始めとする主要なフレームワークからエクスポートまたは変換できます。 マイクロソフトと NVIDIA は、TensorRT 実行プロバイダーを ONNX Runtime と統合するために緊密に連携を取り、Model Zoo…


Intel とマイクロソフトが Azure でのディープ ラーニングに最適な環境を共同開発

執筆者: Gopi Kumar (Principal Program Manager, Microsoft) このポストは、2019 年 3 月 7 日に投稿された Intel and Microsoft bring optimizations to deep learning on Azure の翻訳です。   今回の記事は、Intel の Ravi Panchumarthy 氏と Mattson Thieme 氏と共同で執筆しました。 マイクロソフトと Intel はこのたび、Azure 向けに最適化されたディープ ラーニング フレームワークを共同開発したことを発表します。その成果である Intel Optimized Data Science VM for Linux (Ubuntu) は、Azure Marketplace から提供されています。 ここ数年、ディープ ラーニングは機械学習アプリや認識アプリの最先端技術として注目を集めています。ディープ ラーニングは非線形変換の層をいくつも重ねたニューラル ネットワークを活用した機械学習手法の 1 つであり、そのシステムがデータからの学習を可能にし、機械学習のさまざまな課題に対応する正確なモデルを構築します。コンピューター ビジョン、言語理解、音声認識はいずれもディープ…


2019 年 3 月 の会話 AI アップデート

執筆者: Yochay Kiriaty (Principal Program Manager, Azure Platform) このポストは、2019 年 3 月 5 日に投稿された Conversational AI updates for March 2019 の翻訳です。    Bot Framework SDK バージョン 4.3 がリリースされ、会話 AI の追加アップデートが実施されました。 LINE チャンネルの追加 Microsoft Bot Framework では、さまざまなユーザーとつながれます。Skype、Microsoft Teams、Slack、Facebookメッセンジャー、Telegram、Kik などのメッセージング アプリをはじめ、 13 のチャンネルがあらかじめ用意されています。今回開発者コミュニティからの強い要望に応えて、新たに LINE チャンネルを追加しました。LINE は日本、台湾、タイ、インドネシアなどの国々で数億人のユーザーに利用されている人気メッセージング アプリです。 既存のボットを新しいチャンネルで動作させるには、「ボットを LINE に接続する」を参照してください。また、Azure Portal から設定することもできます。[Channels] ブレードに移動して LINE アイコンをクリックし、メッセージに従って設定してください。 SDK 4.3 バージョン…


動的しきい値を使用した Azure Monitor AIOps アラートに関するお知らせ

動的しきい値を使用したメトリック アラートをパブリック プレビューでご利用いただけるようになったことをお知らせいたします。動的しきい値は、Azure Monitor メトリック アラートに対する重要な拡張です。 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/announcing-azure-monitor-aiops-alerts-with-dynamic-thresholds/


Azure Cognitive Services 最新動向: 主要認定の取得、提供リージョンの拡大、統合キーの対応

執筆者: Greg Clark (Senior Program Manager, Azure Cognitive Services) このポストは、2019 年 1 月 21 日に投稿された Azure Cognitive Services adds important certifications, greater availability, and new unified key の翻訳です。   AI サービスの選定において最も懸念される項目が、セキュリティとコンプライアンスです。厳格な標準への準拠や行き届いた保証に対する期待に応え、耐障害性に優れた堅牢なソフトウェア システムを提供できるかどうかが、AI 運用環境としての信頼性に大きく左右します。 Cognitive Services では現在 14 の製品を一般提供しています。この記事では、お客様のセキュリティとコンプライアンスを強化する現在の Azure における認定取得状況についてご説明します。 新しい業界認定と要件に対応 主要なセキュリティ標準への対応は、大きく進歩を遂げています。Cognitive Services の各種サービスは、過去 6 か月で 31 種類の認定を追加取得しました。2019 年も引き続き対応を進めていく予定です。これにより、医療、製造、金融の各分野でサポートできるユース ケースの数が飛躍的に増加しました。 新たに取得した認定は次のとおりです。 ISO 20000-1:2011、ISO 27001:2013、ISO 27017:2015、ISO…


AI が新たなスタンダードに: 2018 年の総括

執筆者: Anand Raman (Chief of Staff, Microsoft Corporation) このポストは、2019 年 1 月 14 日に投稿されたAI is the new normal: Recap of 2018 の翻訳です。   Azure にとって 2018 年は AI 機能の飛躍の年となり、100 万人を超える Azure 開発者、お客様、パートナー様の間でもデジタル トランスフォーメーションが議論されるようになりました。最先端の AI 機能は、Power BI 向け AI 機能 (英語) をはじめ、さまざまなマイクロソフトの製品やサービスに組み込まれています。 今回は、AI 関連のサービス、ツール、フレームワーク、インフラストラクチャの中から 2018 年に登場した注目の AI 機能トップ 10 をご紹介します。 AI サービス Automated Machine Learning 機能を新たに搭載した…