All Around Azure: Developers Guide to AI

AzureのAIサービスについて学びました。

https://www.youtube.com/watch?v=rjtt6y_1Nak&feature=youtu.be

キーノート

推し技術

・テンタープライズサーチ：Project Cortext
「僕の企業に特化した検索エンジン」
・Pix2Story
画像からストーリー生成
・Project Bonsai
短期間で色々作れる、強化学習関連

Session1: DX時代における自動化のためのコンピュータビジョンの紹介

Asure Cognitive Services

・決定
・言語
・音声
・視覚

画像解析：Costom Vision

画像の中に何が含まれているか、画像が何かに合っているかの判別

Cognitive Services の字幕や読み上げ機能

Cognitive Servicesのチートシート

人間はComputer Vision ただし、ヨガのポーズはCostom Vision

Costom Visonでできること

・混んでる、混んでいない
・企業のロゴ
・犬

Q&A

Q1：Vision AI Dev kitとは？
A1：カスタムビジョンに入れて、すぐ分析できる
Q2：資格取得のためには？
A2：Learn にプラス、自分で使ってみる

Session2：テキストと音声から価値を抽出してビジネス戦略に役立てる

架空企業

オンライン小売、家電

データの保存

サポートチケットの解析

Azure Blob Storage

大量の非構造化データ：テキスト、音声、画像

Azure Cognitive Services (Text Analytics)：センチメント（感情）の分析（ネガ、ポジ）、キーフレーズの抽出、キーエンティティと利害関係者の分析

LUIS (Language Understanding）：発言から意図を把握する

Logic Apps：ワークフローの効率化、自動化

PowerBI：情報を見やすく

自然言語処理の追加情報：aka.ms/aiml20

Q&A

Q：Blob Storageの利点は？
A：非構造化データを保存して、他のサービスに渡す
Q：皮肉は？
A：今は難しいが、いずれは
Q：テキストも非構造化データ？
A：はい。なんでもOK。画像でも。
Q：ネガ、ポジ制度は？
A：甘いところもある。全体はOKだが、部分に引きずられがち。嫌味はわからない。全体と部分のどちらもできる。

Session3：AIを使用して非構造化データを理解する

架空企業 Tail Window の請求書

請求書14万枚、10GBのファイル

Azure Cognitive Serch：文字列を抽出

目的：検索と分析

Cognitive Serviceのフォームレコグナイザー

フォームの学習、最低5個あれば学習できる

ナレッジマイニングについて詳しくは：aka.ms/aiml30

Q&A

Q：これを活用したWebアプリは？
A：JFKファイルズ

Session4：会話型AIによる顧客エンゲージメントと生産性の向上

チャット・ボットを作るデモ

従業員アンケート：ポジ、ネガ

問題：プロセスがたくさんあって、どうしていいかわからない

目的：チャットボットをバーチャルアシスタントとして活用

Power Virtual Agent、Bot Framework Composer：ノーコード

詳しく知りたい方は：aka.ms/aiml40
Composerを試したい方は：aka.ms/TryComposer

Session5：予想を超える速さで機械学習モデルの構築を開始する

Azure Machine Learning デザイナーを使用して、コードなしでモデルを構築する

AI、機械学習、ディープラーニングの違い

従来のプログラミングと機械学習

機械学習チートシート

Microsoft Azure Machine Learningデザイナー

前処理もできる

例を参考に作成することも可能

outputの所で概要を表示できる

アルゴリズム←チートシート、他のモジュール

詳細：aka.ms/aiml50

クロージング

復習