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Data x AI x API の連携によ
る新しいビジネスの機会
畠山 大有 | Daiyu Hatakeyama | dahatake
日本マイクロソフト株式会社
Cloud Solution Architect
Business Agility
Business Flexibility
従業員 管理者 ID: xxx
仮説の域を出にくい世界
『ユーザー が求めている 情報 と 使いやすさ
なの? 』
Business Intelligence (BI)
ユーザー
Data を集め(feedback)
?分析?予測 (仮説の立案) し、
それを迅速に 実行 (検証) する
Data x AI x API で考えるビジネスインフラ
feedback
Data x AI x API で考えるビジネスインフラ
Agile Flexibility
micro-services-architecture
仮想マシン Container
? 各 VM に 1 つのサービス インス
タンス
? 均一でないワークロード
? コンピューティングの密度が低い
? デプロイ/更新が遅い
? スケーリング/DR (災害復旧) が遅
い
? 各 VM に多数のマイクロサー
ビス
? コンピューティングの密度が
高い
? デプロイ/更新が速い
? スケーリング/復旧が速い
ユーザー中心
より 機敏 に 革新的 な サービス を提供する
Innovation
Data x AI x API で考えるビジネスインフラ
Realtime
Realtime
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Data x AI x API で考えるビジネスインフラ
Data x AI x API で考えるビジネスインフラ
Simulation
Simulation
https://www.11antsanalytics.com/
Simulation
= あらゆるパターン の データ作成
Digital Twins: 実世界 と デジタル の融合
Insights
デジタ
ル
Insight,
Optimization
Intent,
Context
ControlData
SPACES
Experience
Measure
Assistance,
Task completion
ControlData
PEOPLE
? リモート監視 & 障害検
知
? 予知保全
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実世界
Control
Measure
Insight,
Optimization
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Data x AI x API で考えるビジネスインフラ
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Recommendation <- 行動履歴
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Data x AI x API で考えるビジネスインフラ
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Deep Learning がもたらしたもの
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デー
タ
AI
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Notebook での作業
Custom apps AnalyticsBI
KUBERNETES POD
SQL
SQL Server 2019 big data clusters
Custom apps AnalyticsBI
KUBERNETES POD
SQL
SQL Server 2019 big data clusters
CREATE EXTERNAL TABLE
"wcs_click_date_sk" BIGINT
"wcs_click_time_sk" BIGINT
"wcs_sales_sk" BIGINT
"wcs_item_sk" BIGINT
"wcs_web_page_sk" BIGINT
"wcs_user_sk" BIGINT
WITH
'/clickstream_data'
HDFS 上の
ファイル
Prep & Train
Data
トレーニング済みのモデル
ビジネスロジックにMLをアタッチ
Azure Databricks VMs
Deep Learning Framework
Deep Learning モデルの作成 TensorFlow KerasPytorch
Azure
Machine Learning
LanguageSpeech
…
SearchVision
On-premises Cloud Edge
生産性の高いサービス
データサイエンティストと開発チームの生産性を上げる
パワフルな Compute
Deep Learning の学習と推論の加速
柔軟な推論環境の選択肢
Cloud と Edge へのモデル展開と管理
Machine Learning on Azure
Chainer
Automated Machine Learning
Hyper parameter tuning
Distributed Deep Learning
New FPGA-powered models
Python SDK
Azure Notebook 連携
今回は、どの Feature (列) が有効なの?
次のボーナ
ス2018/12
Source: http://scikit-learn.org/stable/tutorial/machine_learning_map/index.html
今回は、どの アルゴリズム が効く?
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…
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
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
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