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
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
クロージング
復習
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