データ分析によって未来を予測する!Microsoft Azure Machine Learning入門ハンズオントレーニング

2015/06/19(金)18:00 〜 20:00 開催
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イベント内容

Microsoft Azure User Group 沖縄 第三回勉強会のご案内

 今回は、日本マイクロソフト株式会社からMicrosoft Azureのエバンジェリスト大田昌幸氏をお招きし、Microsoft Azure Machine Learning(Azure ML)のハンズオントレーニングを開催します。
 Azure MLは、クラウド上に構築された機械学習のプラットフォームです。Azure MLを活用することで、過去の様々なデータをコンピューターに学習させ、将来予測を立てるアプリケーションを容易に開発することが出来ます。例えば、売上予測や需要予測、機械の故障時期の予測など、企業は、Azure MLによって将来予測を様々な用途に活用することが可能となります。
 機械学習のアプリケーション開発に興味のあるエンジニア、データの分析と予測を自社の経営に活かしたいと考えられているIT部門の方など、機械学習のソリューションに興味のある多くの方の参加をお待ちしております。

開催概要

【主催】
  JAZUG沖縄

【後援】
  ITC沖縄

【参加対象】
  アプリケーション開発者、需要予測や売上予測など、将来予測のソリューションに興味のあるIT部門の方など

【会場】
  沖縄県宜野湾市字地泊558-18
  宜野湾ベイサイド情報センター 2F プレゼンテーションルームA・B

【参加費】
  無料(定員30名)

【受付開始】
  17:30~ 会場入り口にて受付開始

【アジェンダ】
  ① 機械学習とは何か?
  ② Azure Machine Learningの概要
  ③ ハンズオントレーニング
    過去データから将来の売上を予測するソリューションを開発(予定)
  講師:大田 昌幸

【備考】
  ワイヤレスLANに接続可能なノートPCを持参ください。
  会場の電源コンセントには限りがありますので、出来るだけ2時以上バッテリー稼働が可能なノートPCでの参加をお願いします。

*:当イベントの案内用のチラシは、こちらからもダウンロードいただけます。

事前準備

•今回はハンズオン形式の勉強会ですので、参加するには事前にMicrosoft Azureのサブスクリプションが必要です。
•サブスクリプション登録等の詳細は、後日、参加者宛にメールでご案内いたします。
 ( ハンズオンを受ける方全員が対象 )

講師のご紹介

大田 昌幸 (おおた まさゆき) @masota0517
日本マイクロソフト株式会社 テクニカル エバンジェリスト

学生時代はネットワーク解析の研究・論文の執筆活動を行い、国内外で発表を行う。また、ウタゴエ株式会社にてWeb エンジニアとして従事し、システム開発を行う。研究や開発経験をもとに エンジニア向けのハッカソンやコンペティションに出場し数々の賞を授与。さらに、未踏ソフトウェア事業にも採択される。現在は Azure Machine Learning をはじめとしたデータ活用技術や Kinect などのテクノロジーを啓蒙するエバンジェリストとして活動中。

参考:Microsoft Azure Machine Learningとは?

 Azure MLとは、Microsoftが提供している、機械学習(コンピューターによってデータを分析し、将来予測を行う仕組み)のプラットフォームです。一般的に、機械学習では、難解な数式や複雑な理論を理解し、それをプログラムに組み立てていく必要がありますが、Azure MLは、機械学習を知らない方でも、あらかじめ準備されたサンプルやプログラミングの部品を使って、機械学習のアプリケーションを簡単に開発できるツールとなっています。
 また、Azure MLは、クラウドサービスとして提供されているので、特別な環境を準備する必要なく、インターネットに接続されたPCを用いてすぐに使ってみることが出来ます。
 先日、Azure MLを利用したデモサイトとして、顔写真から年齢を判別する「How-Old.net」というサイトをマイクロソフトが公開しました。このサイトは、大量の顔写真をAzure MLで構築したアプリケーションに投入し、年齢を予測することをコンピューターに学習させ、利用者が投稿した顔写真から年齢を推測するという機械学習のデモサイトとなっています。
 (How-Old.netに関するITmediaの記事: http://www.itmedia.co.jp/news/articles/1505/01/news052.html
 今回のハンズオントレーニングは、このようなアプリケーションの構築手法を機械学習の初心者でも分かりやすく学べる内容となっています。

注意事項

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