【セミナー紹介】気になる!? あの会社のシステムデザイン “業務システム構築事例”セミナー (2017/04/11 開催)

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Dynamics を中心とした業務アプリケーションのコンサルティングに精通したパートナー様主催のセミナーをご紹介いたします。 お申込み、および詳細情報は以下の URL から参照ください。 http://www.pbc.co.jp/event/item.aspx?n=709   【セミナー概要】 イベント/セミナー名 気になる!? あの会社のシステムデザイン “業務システム構築事例”セミナー 開催日 2017年4月11日(火) 14:00-17:30 定員 90名 会場 日本マイクロソフト品川本社

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Azure Machine Learning のバッチ実行スコアリングの仕組みをノーコーディングで作成してみよう!

Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 北澤 Azure Machine Learning ( Azure ML ) の特長の 1 つとして、作成したモデルを Web サービスとして簡単に公開する事ができ、他の業務アプリケーションなどから活用しやすい事が挙げられます。Web サービスには、リアルタイムでスコアを返すための「 要求応答サービス ( RSS ) 」と、ある程度のデータに対してバッチでスコアの結果を返す「 バッチ実行サービス ( BES ) 」の 2 種類があります。他のアプリケーションから利用するためのサンプルコード ( C# / Python / R ) が、要求応答サービス用 / バッチ用と自動生成されますので、アプリケーションからの呼び出しも敷居が低いのですが、開発環境を用意して、開発画面でサンプルコードをコピー & ペーストしてアプリケーションを作る必要があり、開発者でない方には環境の準備も含めて少し難しい部分もあったかと思います。

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Visual Studio Code と Python で Azure Data Services にアクセスしてみよう (Azure SQL Database 、 Azure Machine Leaning 編 )

Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 清水 みなさん、こんにちは。昨年末の記事では、 Visual Studio 2015 で Python 環境を構成し、 SQL Server 、 Azure SQL Database にアクセスする際の手順やポイントをお伝えしましたが、いかがだったでしょうか? 今回は、 Visual Studio Code で Python 環境を構成し、 Azure SQL Database 、 Azure Machine Learning へアクセスする際の手順、ポイントをお伝えします。

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Cognitive Services を使ったインテリジェントな Bot の作り方

Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 阪本真悟 11 月に開催した Microsoft Tech Summit 2016 の基調講演でも “Democratizing AI (AI の民主化)” として Microsoft Bot Framework & Cognitive Services の紹介がありましたが、最近お客様からエンタープライズ環境での Bot のビジネス活用について相談を受ける機会が増えてきました。   インテリジェントな Bot とは Bot とは『Skype』『Facebook Messenger』『Slack』などのメッセンジャーサービス上でユーザのメッセージに自動応答して対話が行えるプログラムです。近年の人工知能技術の発展により学習機能を備え、実際に人と話しているように意図を解釈して、より自然な対応ができるインテリジェントな Bot に進化しています。 企業内でもこれらの機能をカスタマー サービス、ヘルプ デスク、工場の製造現場などで活用する事例が増えてきています。

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Azure Machine Learning のサンプルを使って機械学習を始めてみよう!

Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 北澤   この Blog の記事でも マイクロソフトの統計分析・機械学習ソリューションの紹介 などで何回かご紹介していますが、 Azure には Azure Machine Learning ( 以降 Azure ML ) という PaaS で提供されている機械学習サービスがあります。Azure ML は様々なアルゴリズムを使った機械学習を、マウスのドラッグ アンド ドロップ操作を中心とした、直観的で容易なオペレーションで実行できるサービスで、 Microsoft が提唱している「 AI の民主化 」の中核となるサービスの 1 つとなっています。 本 Blog では Azure ML のサンプル集である Cortana Intelligence ギャラリーの Experiments をご紹介します。

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Azure Machine Learning の Jupyter Notebook 対応 ( 前編 )

Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 森本 信次   Azure Machine Learning ( 以降 Azure ML )は Microsoft が提供しているクラウドベースの機械学習サービスです。Azure ML では ブラウザーを使って様々な機械学習の手法を実行することが可能ですが、Jupyter  Notebook を使用することも可能となっています。 Jupyter Notebook  とは、ノートブック形式で作成したプログラムを実行し、実行結果を保持しながら、データ分析作業を進めるためのツールです。プログラムとその実行結果やその際のメモを簡単に作成、確認することができるため、自分自身の過去の作業内容の振り返りや、チームメンバーへ作業結果を共有する際に便利なほか、スクール形式での授業や研修などでの利用にも向いています。 ではさっそく、Azure Machine Learning Studio で提供されている チュートリアルを実際に進めながら Notebook の使い勝手を見ていきたいと思いますが、必要に応じて以下 のMicrosoft アカウントの作成およびワークスペースの作成を行うようにしてください。   Microsoft アカウントの作成 Microsoft アカウントをもっていない場合にはリンク先から作成します。 ホーム – Microsoft アカウント   ワークスペースの作成 下記リンクを開き「Get Started」ボタンをクリックし、Microsoft アカウントにサインインします。 Microsoft Azure Machine…

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