[de:code 2017] 現場で多くの難題をMachine Learning/Deep Learning で解決してきたMichael Lanzetta の招聘成功!

久しぶりのBlogとなりました。

今回は、5月23日に開催予定のde:code 2017について紹介させてください。

AI Track (今年初めて)で、Microsoft Corporationから、Michael Lanzetta を呼ぶことが出来ました。なんと2つもセッションを持ってくれます。

 

Michael Lanzettaさんの紹介

Michaelは、ソフトウェア業界において20年以上第一線で活躍している現役のエンジニアです。これまで実に様々な案件に参画して、JavaScriptから、F#まで経験があります。ここ数年はBig Dataのスケールアウト型のサーバー側のプロジェクトが増えています。ManugisticsやAmazonで働いていたこともあり、Bingに参加してから機械学習に取り組んできました。その後Microsoft ResearchFUSE Labでも活躍した後で、現在のDXのTED Teamで、機械学習に特化したエンジニアリングとデータサイエンティストの両面から、スタートアップから大企業までの実ビジネスの問題の解決にあたっています。
昨年9月にも来日してくれましたが、本当に話していて気持ちのいい人なのです。

 

実プロジェクトに多くの時間を使っているので、外部イベント登壇は他の著名なスピーカーと比較して多くないかもしれませんが、Channel9にて、ちゃんとDeep Learningのお話をしてくれていましたね。
https://channel9.msdn.com/Blogs/Technology-and-Friends/tf411

 

セッションは?

今回は、結果を出す予測が難しい、Deep Learningを中心にお話をしてくれます。これは、理論だけだと難しいので、実プロジェクトの経験値の多い人のお話の方が、役に立つと思います。

https://www.microsoft.com/ja-jp/events/decode/2017/sessions.aspx

AI04 – Scaling Machine Learning to Big Data Using SparkML and SparkR

Hadoopを使っている人は、まだそう多くありません。Sparkとなると猶更です。
Spark上には、様々なBig Data用のエコシステムが出来ていますが、機械学習のモジュールであるSparkML。そして、統計解析、ひいては機械学習でも良く使われるRのSpark版、SparkRともなると、その情報は相当少ないのが実情だと思います。ここでは、そのSparkMLとSparkRを実プロジェクトで使った話が聞けます。
Sparkって何? という前提条件は予習してきてください!
https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/hdinsight/hdinsight-apache-spark-overview

de:codeでもSparkセッションあるかも! (期待!)

AI07 – Revolutionizing Image Processing with Cognitive Toolkit

私自身も多くの機械学習案件に関わっています。最近実ビジネスで多く求められているのが、画像解析だと思います。数値/テキスト解析も勿論ですが、新たな問題解決の手段としての画像解析ですね。がん細胞を見つける、ドローンで空撮して故障個所を特定する、といったお話が多く見受けられます。画像解析ではニューラルネットワークをベースとした、Deep Learningが近年成果を上げてきた分野となります。となると、Deep Learningの初歩、”Hello World”を思い出す方も多いでしょう。そうです、手書きの数字の画像を解析して、0-9までの数値を見分けるあのモデル作成のお話です。
Deep Learning実装には幾つかフレームワークがあり、例えば、Google社のTensorFlowや、Caffe、国産といっていいでしょうPreferred NetworksさんおChainerなどあります。Microsoftも数々の世界記録を打ち立ててきたCNTKと呼ばれる内部フレームワークがあったのですが、それが近年GitHubにて公開されて、誰もが使えるようになりました。名前もMicrosoft Cognitive Toolkit と変更しています。

https://www.microsoft.com/en-us/research/product/cognitive-toolkit/

 

GitHubs: https://github.com/microsoft/cntk

実は、Folksの数も2,512 (2017/4/4時点)と結構な数があり、数多くの方が参画している、活発なOSSの一つと言えます。

 

正直、日本語の情報が少ない、Cognitive Toolkit。ここでMichaelに実プロジェクトを例にした画像解析のお話をしてもらうのは、とっても意味があると思います。

 

というか、この2つは私が聞いてみたい! という事もありまして(役得)。

今年も当然Ask the Speakerがあります。通訳もいるかとは思います。いなくても気兼ねなくMichaelに聞いてみてください!

MicrosoftはAIの会社です。是非、その一端を開発者の皆さんと共有できればと思います。

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