SQL Server 2017 自習書、関連技術資料の公開

Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 佐藤 秀和 SQL Server 2017 関連の技術資料が公開されましたので、皆様にお知らせいたします。 今回公開されました技術資料は、”自習書シリーズ” と ”Oracle から SQL Server への移行ガイド” の2種類となります。   ◆ 自習書 SQL Server 2017 自習書シリーズ No.1:SQL Server 2017 の新機能の概要 SQL Server 2017 自習書シリーズ No.2:SQL Server 2017 on Linux SQL Server 2017 自習書シリーズ No.3:SQL Server 2017 Machine Learning Services こちらの資料は、いつも自習書シリーズを執筆頂いている SQL Quality さんに、今回もご対応頂きました。いつも通り丁寧な内容で読みやすく解説して下さっています。SQL…

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進化した R Server を触ってみよう

Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 中川 Revolution Analytics 社を買収し、新たに Microsoft ブランドとして提供をしておりました Microsoft R Server(以降 R Server と称す) ですが、現時点(2017/9/4)での最新バージョンは 9.1 となっています。8.x 系までをご利用になられてた方はご存知かと思いますが、R Server は高速処理にてモデル作成までを行うことができましたが、実際にアプリケーションなどからモデルを使用しようとすると、別途 Deploy R というコンポーネントをインストール・セットアップするなどの手間がかかり、アーキテクチャーや操作性も少し複雑であったかと思います。その問題を解消すべく、9.x 系では DeployR というコンポーネントは廃止され、モデルのデプロイ/API 化までを本体機能に取り込み、セットアップも非常に容易に行えるようになりました。今回はその辺りにフォーカスしてご紹介したいと思います。

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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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Azure Machine Learning Studio を使ってモデルをスクラッチから構築してみよう

Azure Machine Learning Studio は、機械学習をこれからビジネスの現場に導入しようとする方々にとって使いやすくかつ強力な開発プラットフォームとなるだけでなく、既に機械学習システムの開発経験がある方にとっても、対話型ワークスペースによる操作で開発生産性を高めることができる優れたクラウドサービスです。 Azure Machine Learning Studio で機械学習を初めて体験された方々の中には、チュートリアルをとおして使ってみたものの、それぞれのモジュールのプロパティで何を指定しているのかもう少し深く理解して使いたい、という感想をお持ちのみなさんも多いことと思います。   ここでは簡単な機械学習データをもちいて、ニューラルネットワークを理解するための基礎とも言える2クラス分類モデルをスクラッチから構築し、Azure Machine Learning の操作を深く見てみましょう。また最後に、モデルを学習させた結果について、なぜ学習がうまくいったのかについても考えてみます。  

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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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SQL Server R Services のサンプル デモのご紹介

  Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 坂本 禎尚   SQL Server 2016 では R Services という新たなサービスが仲間入りしました。 R Services の R は統計解析言語として有名なプログラミング言語の R です。SQL Server 2016 では、この R が SQL Server 上で使えるようになります。しかもただ R が使えるだけでなく、Revolution Analytics 社(2015 年 4 月にマイクロソフトが買収完了)が持っていた並列分散処理による大量データ処理の高速化手法を利用することができるようになっていて、オープンソースの R と比較して機能、性能面で大きなアドバンテージを持っています。 こちらの記事でも紹介されていますので、是非ご覧下さい。   この R Services を使ったシナリオ ベースのサンプルが GitHub で公開されています。 https://github.com/Microsoft/SQL-Server-R-Services-Samples     現状、このサンプルの中には…

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