【ウェブ セミナー】AI / アナリティクスを支えるビッグデータ基盤 Azure Data Lake [実践編]Hideo Takagi
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2018/3/8【ウェブ セミナー】AI / アナリティクスを支えるビッグデータ基盤 Azure Data Lake [実践編]
https://info.microsoft.com/JA-AABD-WBNR-FY18-03Mar-08-BigdatainfrastructuresupportingAI-MCW0002861_01Registration-ForminBody.html?ls=Website&lsd=AzureWebsite
【ウェブ セミナー】AI / アナリティクスを支えるビッグデータ基盤 Azure Data Lake [概要編]Hideo Takagi
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2018/2/15【ウェブ セミナー】AI / アナリティクスを支えるビッグデータ基盤 Azure Data Lake [概要編]
https://info.microsoft.com/JA-AABD-WBNR-FY18-02Feb-15-AzureDataLake-MCW0002857_02OnDemandRegistration-ForminBody.html
[DI07] あらゆるデータに価値がある! アンチ断捨離ストのための Azure Data Lakede:code 2017
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「既に起こったことをレポートする」ことから、「これから起こりそうなことを予測する」方向へ。この要件を満たすためにどのようなデータを収集すべきか、前もって決めるのは困難です。ならば、あらゆる種類のデータを貯めておいて、必要になった時に取り出せばいい。それがデータ レイクの基本的な発想です。Azure Data Lake は、あらゆる形式のデータを無尽蔵に貯めておけるストレージであり、アプリケーションの要件に合わせて柔軟にデータを取り出せる Query as a Service です。
本セッションでは、 Azure Data Lake を活用したアプリケーションの設計と開発について説明します。
関連リソース 1: Azure Data Lake Analytics (https://azure.microsoft.com/ja-jp/services/data-lake-analytics/)
関連リソース 2: Azure Data Lake Store (https://azure.microsoft.com/ja-jp/services/data-lake-store/)
関連リソース 3: [DI12] あらゆるデータをビジネスに活用! Azure Data Lake を中心としたビックデータ処理基盤のアーキテクチャと実装 (https://www.microsoft.com/ja-jp/events/decode/2017/sessions.aspx#DI12)
製品/テクノロジ: Microsoft Azure/アーキテクチャ/クラウド/ビッグ データ
野村 一行
日本マイクロソフト株式会社
デベロッパー エバンジェリズム統括本部
エバンジェリスト
DB TechShowcase Tokyo - Intelligent Data PlatformDaiyu Hatakeyama
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AI (Artificial Intelligence) が様々なアプリケーション/サービスに組み込まれ始めて、それをうみだす原動力ともいえるデータプラットフォームもその立ち位置を変えてきています。次期SQL Server 2017には、Machine Learning Servicesが同梱され、まさに次世代のデータプラットフォームの一つの形といえるでしょう。このセッションでは、System of Record から、System of Insight へとその価値を変えていく最新のData Platformの世界をご紹介します。
マイクロソフトは より効率的、かつ大量のデータを使ったデータ分析のための基盤を急ピッチで拡充しています。
分析自体やデータ準備の前処理における手段の1つとして使って頂くことを想定している各種製品?サービスについて説明します。
具体的には、R の並列実行環境である Microsoft R Server、Power BI、並列処理基盤である Azure Data Lake Analytics、Azure Machine Learning を取り上げます。
[DI07] あらゆるデータに価値がある! アンチ断捨離ストのための Azure Data Lakede:code 2017
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「既に起こったことをレポートする」ことから、「これから起こりそうなことを予測する」方向へ。この要件を満たすためにどのようなデータを収集すべきか、前もって決めるのは困難です。ならば、あらゆる種類のデータを貯めておいて、必要になった時に取り出せばいい。それがデータ レイクの基本的な発想です。Azure Data Lake は、あらゆる形式のデータを無尽蔵に貯めておけるストレージであり、アプリケーションの要件に合わせて柔軟にデータを取り出せる Query as a Service です。
本セッションでは、 Azure Data Lake を活用したアプリケーションの設計と開発について説明します。
関連リソース 1: Azure Data Lake Analytics (https://azure.microsoft.com/ja-jp/services/data-lake-analytics/)
関連リソース 2: Azure Data Lake Store (https://azure.microsoft.com/ja-jp/services/data-lake-store/)
関連リソース 3: [DI12] あらゆるデータをビジネスに活用! Azure Data Lake を中心としたビックデータ処理基盤のアーキテクチャと実装 (https://www.microsoft.com/ja-jp/events/decode/2017/sessions.aspx#DI12)
製品/テクノロジ: Microsoft Azure/アーキテクチャ/クラウド/ビッグ データ
野村 一行
日本マイクロソフト株式会社
デベロッパー エバンジェリズム統括本部
エバンジェリスト
DB TechShowcase Tokyo - Intelligent Data PlatformDaiyu Hatakeyama
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AI (Artificial Intelligence) が様々なアプリケーション/サービスに組み込まれ始めて、それをうみだす原動力ともいえるデータプラットフォームもその立ち位置を変えてきています。次期SQL Server 2017には、Machine Learning Servicesが同梱され、まさに次世代のデータプラットフォームの一つの形といえるでしょう。このセッションでは、System of Record から、System of Insight へとその価値を変えていく最新のData Platformの世界をご紹介します。
マイクロソフトは より効率的、かつ大量のデータを使ったデータ分析のための基盤を急ピッチで拡充しています。
分析自体やデータ準備の前処理における手段の1つとして使って頂くことを想定している各種製品?サービスについて説明します。
具体的には、R の並列実行環境である Microsoft R Server、Power BI、並列処理基盤である Azure Data Lake Analytics、Azure Machine Learning を取り上げます。
【de:code 2020】 Power Platform で広がるデータ インテグレーションの世界 (1/2)日本マイクロソフト株式会社
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あらゆるビジネスの過程でデータが発生し、最適なストレージに蓄積され、データサイエンティストが分析し、業務上で次に打つべきベストなアクションを起こす。このようなデジタル フィードバック ループは、一部の限られた企業のみが実現可能なものでしょうか?確かに「データが事業部門(LOB)毎に点在している」「データは溜まっているけど、活用できていない」などのお困り事が良く聞かれます。マイクロソフトのビジネスアプリケーションの基盤である Power Platform では、皆さまの企業において、あらゆるシステムからのデータを集約、統合し、データが分析されるまでの準備を簡単に行うことができます。Power Apps、CDS、ADLS、Power BI などをキーワードに、それらの最新のテクノロジを整理してご紹介します。
映像やCG制作の現場において、AIの技術は様々な自動化?クリエイティブで利用され始めています。そのAI そのものは、従来のデジタル制作と異なる性質も持っており、道具としての AI を正しく理解しておくことも重要です。このセッションでは、既存のAI技術を紹介しつつ、どのようにクリエイティブの現場に取り入れ、理解していくのかをご紹介します。
スケーラブルで手間なく動かせる!もうすぐ 一般提供開始 Azure Database for MySQL / PostgreSQLMicrosoft Azure Japan
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3/13に実施したイベント「Intelligent Mobile App と Cloud Native が創るアプリ開発の未来」の資料です。
日本マイクロソフト株式会社 川崎 庸市
Microsoft Corporation C+E Senior Program Manager Jan Engelsberg
ソフトウェア業界ではワクワクする新しいテクノロジーがどんどん生まれ、それが世の中で使われるまでも早くなっています。2018年に革新があった Deep Learning は、既に民主化?日常化もしてます。この講演では、そのソフトウェアの今を俯瞰し、今後どうなっていくのか? その未来予想とともに。職業として20年以上の経験を得た私の学びをお伝えします。
1. The document discusses using Outlook and Teams to efficiently handle multitasking. It provides tips for classifying and processing information and tasks in a timely manner.
2. It suggests using tools like Outlook, Teams, OneDrive for task management and sharing files and information. Smartphones are highly effective for initial processing of emails and tasks.
3. PCs are necessary for longer responses, document creation, coding, and research. Cloud services allow storing and accessing all work files and emails from any device.
42. STORE &
EXPLORESensors and IoT
(unstructured)
Files (unstructured)
Media (unstructured)
Logs (unstructured)
Business/custom apps
(structured)
Power BIAzure Analysis
Services
Real-time Apps
Cosmos DB
INGEST PREP & TRAIN
MODEL & SERVE
STORE
Azure Data Lake Storage Gen2
SQL Data Warehouse
(Polybase)
Azure Databricks
Cosmos DB
Azure Data Explorer
Azure SQL
Data Warehouse
Azure Data Explorer
Azure Databricks
Azure Machine Learning
Azure Data Factory
Data Lake Storategy
Sensors and IoT
(unstructured)
Azure IoT Hub Kafka
52. Mileage
Condition
Car brand
Year of make
Regulations
…
Parameter 1
Parameter 2
Parameter 3
Parameter 4
…
Gradient Boosted
Nearest Neighbors
SVM
Bayesian Regression
LGBM
…
Mileage Gradient Boosted Criterion
Loss
Min Samples Split
Min Samples Leaf
Others Model
Which algorithm? Which parameters?Which features?
Car brand
Year of make
モデルの開発には、多くの 試行錯誤 が必要…
53. Criterion
Loss
Min Samples Split
Min Samples Leaf
Others
N Neighbors
Weights
Metric
P
Others
Which algorithm? Which parameters?Which features?
Mileage
Condition
Car brand
Year of make
Regulations
…
Gradient Boosted
Nearest Neighbors
SVM
Bayesian Regression
LGBM
…
Nearest Neighbors
Model
繰り返し
Gradient BoostedMileage
Car brand
Year of make
Car brand
Year of make
Condition
54. Mileage
Condition
Car brand
Year of make
Regulations
…
Gradient Boosted
Nearest Neighbors
SVM
Bayesian Regression
LGBM
…
Gradient Boosted
SVM
Bayesian Regression
LGBM
Nearest Neighbors
Which algorithm? Which parameters?Which features?
繰り返し
Regulations
Condition
Mileage
Car brand
Year of make