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Microsoft Research による研究成果を製品にフィードバック
Bing Maps
ルート検索
Microsoft Research
設立
Kinect
人体
モーションの
検出
Azure ML,
Cognitive,
R Server
etc…
ディープ
ラーニング
Hotmail
ジャンクメール検出
Bing 検索
情報増加に
応じた
最適な検索
Skype Translator
音声の
リアルタイム
翻訳
1991 201420091997 2015-20102008
ImageNet で最高評価
28.225.8
16.4
11.7
7.3 6.7
3.5
ILSVRC 2010NEC America
ILSVRC 2011Xerox
ILSVRC 2012AlexNet
ILSVRC 2013Clarifi
ILSVRC 2014VGG
ILSVRC 2014GoogleNet
ILSVRC 2015ResNet
ImageNet Classification top-5 error (%)
誤差率を半減させ、人の誤差率(5%)も下回る
2015年、マイクロソフトは、エントリーした5分野すべてで1位を獲得(ImageNet classification, ImageNet localization, ImageNet detection, COCO detection, and COCO
segmentation)
https://blogs.technet.microsoft.com/microsoft_japan_corporate_blog/2016/10/24/161018-microsoft-researchers-reach-human-parity/
https://www.microsoft.com/en-us/research/project/aerial-informatics-robotics-platform/
https://github.com/Microsoft/AirSim
https://www.microsoft.com/en-us/research/project/medical-image-analysis/
8
MachineLearning
Stream AnalyticsSQL Data Ware House
/ SQL Database/ DocumentDB
IoT Hub /Event Hub
各種デバイス
Data FactoryData Lake Store
Storage(Blob / Table / Queue)
Data Lake Analytics
Power BIMicrosoftR Server
HDInsight
Cognitive Services
Data Catalog
Cognitive Toolkit
Cognitive Services
AzureMachineLearning
HDInsight (Hadoop)
Microsoft R ServerMahout(Hadoop)
MLlib(Spark)
SQLServer2016
CognitiveToolkit
(Deep Learning)
Virtual Machine
(CPU / GPU)
https://www.microsoft.com/en-us/research/product/cognitive-toolkit
4層全結合のニューラルネットの計算 (512-2048-2048-2048-2048-10000)
https://github.com/Alexey-Kamenev/Benchmarks
model = Sequential (Scale {featScale} :ConvolutionalLayer {32, (5:5), pad = true} : ReLU : MaxPoolingLayer {(3:3), stride=(2:2)} :ConvolutionalLayer {48, (3:3), pad = false} : ReLU : MaxPoolingLayer {(3:3), stride=(2:2)} :ConvolutionalLayer {64, (3:3), pad = false} : ReLU : DenseLayer {96} : Dropout : ReLU : LinearLayer {labelDim}
)
例:手書き文字認識 (MNIST)
with cntk.layers.default_options(activation=cntk.ops.relu, pad=False): conv1 = cntk.layers.Convolution2D((5,5), 32, pad=True)(scaled_input)pool1 = cntk.layers.MaxPooling((3,3), (2,2))(conv1)conv2 = cntk.layers.Convolution2D((3,3), 48)(pool1)pool2 = cntk.layers.MaxPooling((3,3), (2,2))(conv2)conv3 = cntk.layers.Convolution2D((3,3), 64)(pool2)f4 = cntk.layers.Dense(96)(conv3)drop4 = cntk.layers.Dropout(0.5)(f4)z = cntk.layers.Dense(num_output_classes, activation=None)(drop4)
例:手書き文字認識 (MNIST)
https://www.microsoft.com/en-us/research/product/cognitive-toolkit/model-gallery/
http://aka.ms/dsvmdoc
http://aka.ms/dsvmhandout
http://aka.ms/dsvmtenthings
https://blogs.technet.microsoft.com/machinelearning/2017/04/18/deep-learning-on-the-new-ubuntu-based-data-science-virtual-machine-for-linux/
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/machine-learning-data-science-dsvm-ubuntu-intro
http://gpu.azure.com/
https://azure.microsoft.com/en-us/blog/azure-n-series-general-availability-on-december-1/
NC6 NC12 NC24 NC24r
Cores 6 12 24 24
GPU 1 x K80 GPU 2 x K80 GPUs 4 x K80 GPUs 4 x K80 GPUs
Memory 56 GB 112 GB 224 GB 224 GB
Disk 380 GB SSD 680 GB SSD 1.44 TB SSD 1.44TB SSD
NetworkAzure Network Azure Network Azure Network InfiniBand &
Azure Network
https://github.com/Azure/batch-shipyard
ShipyardClient
(Linux推奨)
AzureBatch
Docker Repository
・Shipyard コマンド- ジョブの開始など
・設定ファイル- アカウント情報- Docker イメージ名- 実行コマンド など
(Githubから入手)
Docker Image
https://www.microsoft.com/research/product/cognitive-toolkit/
https://github.com/microsoft/cntk
https://github.com/Microsoft/CNTK/wiki/CNTK-Library-API
https://blogs.technet.microsoft.com/machinelearning/2017/01/11/announcing-data-science-utilities-version-0-11-for-the-team-data-science-process/
https://aka.ms/cntkjapan
https://www.facebook.com/groups/1529425353735438/
https://www.microsoft.com/ja-jp/events/decode/2017/
sessions.aspx#AI05
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