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Azure Machine Learning ハンズオン Python による機械学習入門

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2021/06/25(金)
16:00〜17:30

主催:DEEP LEARNING LAB

Azure Machine Learning ハンズオンシリーズ Python による機械学習入門

Python による機械学習入門では、Visual Studio Code を利用して機械学習のモデル開発、ハイパーパラメータチューニング、デプロイメントについてハンズオンを行います。

※ 予め下記の 事前準備のお願い を熟読いただき、準備した上で参加ください!

全体スケジュール

日時 2020年06月25日(金)16:00 開始 17:30終了 会場 オンライン開催 (Microsoft Teams Live を利用)

時間 タイトル 概要
15:30 受け入れ開始
16:00 - 16:10 オープニング
16:10 - 16:20 Module#1 Visual Studio Code 入門
16:20 - 16:50 Module#2 Python と scikit-learn でのモデル学習とチューニング
16:50 - 17:20 Module#3 様々な環境へのデプロイ
17:20 - 17:30 まとめ&クロージング

学べること
- Visual Studio Code における開発のメリット
- Azure Machine Learning 環境下で Python/scikit-learn を活用する方法

対象者
- クラウドで機械学習を始めたい方
- Azure Machine Learning の理解を深めたい方​
- 機械学習プラットフォームを選定している方

前提知識
- Python の文法を理解できる​
- 機械学習のライブラリを使ったことがある

※セッション内容は予告なく変更される場合がございます。予めご了承ください。

事前準備のお願い ! (2021.6.22 更新)

Azure アカウントの準備と権限

・Azure のアカウントが必要です。
有償アカウントでの参加を推奨しますこちらから取得ください。
・無償アカウントは こちら から取得ください。
※ 無償アカウントはクォータの申請ができないため当日のハンズオンで作業できない部分があります

クォータ Quota の準備

Azure Machine Learning Compute のクォータがあることを予めご確認ください。
「クォータの増加を要求」 をご参照いただきクォータを増加してください。推奨は、専用クォータが 24 コアです。
・Region は 東日本, VM 種類 専用、VM シリーズは Standard DSv2 ファミリ を選択いただければ問題ございません。
無償アカウントの場合はクォータ申請が出来ません。 有償版への切り替えを検討ください。
※ 参考ドキュメント : クォータ申請手順 (スクショ)

Azure Machine Learning ワークスペースの作成

・予め Azure Portal から Azure Machine Learning ワークスペースを構築してください。
※ 参考 : クイックスタート: Azure Machine Learning の利用を開始するために必要なリソースを作成する

Visual Studio Code の準備

こちら の製品ページからダウンロードし、インストールして下さい。
・一部、Visual Studio Code から Azure CLI を利用することがあります。必須ではありませんが、余裕がある方は こちら を参考にインストールをお願いします。

その他

・ブラウザ : Microsoft Edge 最新版、Google Chrome 最新版、Safari 最新版、Firefox 最新版
・デバイス : Windows、Macbook

お問い合わせ窓口

事前準備に関するご質問は、Deep Learning LabのSlackで受け付けます。
アカウント作成がまだの方はこちらのリンクから新規作成お願いいたします。

Deep Learning Labグループ内の「 #azureml-handson 」にご参加いただき、質問を投稿ください。
https://deep-learning-lab.slack.com/archives/C024M11TJEP

今後のスケジュール (随時変更あり)

ハンズオンシリーズは下記の日程を予定しています。イベントページは後日公開されます。

日時 タイトル 概要
6月25日(金) Python による機械学習入門
(本セッション)
- Visual Studio Code からモデル学習する準備
- Python と scikit-learn でのモデル学習
- ハイパーパラメータチューニング
- 様々な環境へのデプロイ
7月02日(金) テキスト分類 - テキスト分類の考え方の説明
- 日本語テキスト分類モデルの実装
- Docker イメージのデプロイ
- 推論の実行
7月09日(金) 画像分類 - 画像分類の概要説明
- PyTorch での画像分類モデルの学習
- ハイパーパラメータチューニング
- 様々な環境へのデプロイ
7月16日(金) 責任のある AI - モデルの説明・解釈の概要説明
-一般化加法モデルの実装
- SHAP による解釈
- 反実仮想サンプルの生成

Deep Learning Lab(DLLAB)について

Deep Learning Lab とはディープラーニングの実社会での活用を推進するコミュニティです。先端技術を実際のビジネスに応用するべく、技術とビジネスの両面に精通したプロたちが毎月の勉強会や教育活動をベースに、ニーズに合わせた最適な技術を選択し開発した事例や最新技術動向の情報発信を行い、ソリューション検討を具体的に行えるようにします。マイクロソフトとPFNの協業から生まれました。​コミュニティご紹介資料はこちらです。

※本イベントで収集された個人情報の取り扱いについて

日本マイクロソフト株式会社の個人情報保護方針に準拠して取り扱います。 https://www.microsoft.com/ja-jp/mscorp/privacy/default.aspx