CloudWeek2019@Hokkaido University
マイクロソフトの R&D クラウド
教 育 、 研 究 者 の た め の マ イ ク ロ ソ フ ト ク ラ ウ ド の レ シ ピ
日本マイクロソフト株式会社 パブリックセクター事業本部 クラウドアーキテクト中田 寿穂
Case Studies
What you can do with Microsoft
Azure ?
https://www.youtube.com/watch?v=mgXFBTP7sE4&t=28s
https://www.youtube.com/watch?v=28ugearx27Y&t=10s
Azure で提供されるサービス
https://azure.microsoft.com/ja-jp/services/
210以上のサービスを提供
共同作業の
レシピ
Microsoft Teams とは ?
Microsoft Teams
Multi devices Communication Tele communication Teleconference File Sharing Co-editing Issue Tracking
Collaboration 3rd party solutions
https://www.youtube.com/watch?v=cDtuNhsA-Lk
Azure Cost Management
https://azure.microsoft.com/ja-jp/services/cost-management/無償で利用可能な、クラウドコスト管理サービスです
予算を作成して管理する
予算を超えそうな時に通知する
クラウドのコストを最適化する
Microsoft Learn
https://docs.microsoft.com/ja-jp/learn/
Azure Notebook
https://notebooks.azure.com/
GitHub Classroom
https://classroom.github.com/
Azure Lab Services
https://azure.microsoft.com/ja-jp/services/lab-services/高速かつ柔軟な環境構築
簡易なユーザー管理
コストの最適化
Azure Marketplaceで提供される
Windows, Linux 仮 想 マ シ ン イ
メージを利用して、数クリック
で100台以上のハンズオン環境を
準備することできます。
仮想マシンへのアクセスをユー
ザに許可するために、Azureへの
アクセス許可やAzure ADへのア
カウント作成などの作業は必要
ありません。
授業時間以外は仮想マシンを起
動できない、授業時間以外に1
0時間使用できるといった設定
ができます。
Azure Lab Services
Azure Lab Services
Data Science Virtual Machines
データサイエンティスト
のためのレシピ
Advanced Analytics on Azure
AI in Power BI
Machine Learning
Studio
Machine Learning
service
Custom Vision
Cognitive Service
Business User
Data Scientist
プログラミング
GUI
GUI
GUI
PowerBI
https://powerbi.microsoft.com/ja-jp/what-is-power-bi/
PowerBI Desktop
PowerBI Pro
BI Landing Pages
PowerBI Solution
オーストラリア 某州教育委員会 事例
School Dashboard
High level
measures
Monitoring Tool
measures linked
to ELT strategy
Enrolment &
Retention
measures
Academic
measures:
NAPLAN,
Teacher
judgements,
Year 12
outcomes
Demographic
data
Teacher Leadership Dashboard
日々のあらゆるデータをリアルタイムで集計・分析し、
すべての教職員が権限に応じたダッシュボードを見ることができる
全学校の財務状況、生徒の成績、教員の配置状況、保護者からのク
レーム、校内でのケガ、いじめの内容などを集計。
ドリルダウンすると個人情報や、個々のいじめの内容等を参照するこ
とができる
出席率、過去の全国模試、保護者の学歴、図書室の貸出回数などを
もとに各生徒の次回模試の点数予測をしたところ、正答率は93%
だった
各学校に配置されている教員の性別/年齢/職歴はもちろん、日々の
授業で協働学習方式をどれくらい利用しているかを集計し、
「新しい教え方」ができる優秀な教員を旧来の学校に配置すること
で、「教え方改革」を横展開している
Azure Machine Learning Studio
Azure Machine Learning Service
https://azure.microsoft.com/ja-jp/services/machine-learning-studio/
Azure
Databricks
Azure VM
①オープンなフレームワーク
普段使っているPythonライブラリ・開発環境が利用可
Pytorch
TensorFlow
クラウド
エッジデバイス
②コラボレーション
資産をクラウド共有し、効率的なアナリティクス促進
③パフォーマンスと精度
分散コンピューティング & 自動機械学習 の利用
④迅速・柔軟な運用環境
あらゆる業務要件に対応できる選択肢
ML
Compute
Scikit-learn
実行履歴
モデル
データソース
Python ユーザーのデータサイエンスを強力に支援
Azure Machine Learning Service
https://azure.microsoft.com/ja-jp/services/machine-learning-studio/
Azure Notebook
Visual Studio Code
Jupyter Notebook
Databricks Notebook
PyCharm
Python SDKが
入っている環境であれば、
環境は限定されない
普段使い慣れているプログラミング環境が利用可能
Azure Machine Learning Service
https://azure.microsoft.com/ja-jp/services/machine-learning-studio/Automated ML
最適なモデル生成
データ前処理、複数のモデルアルゴリズム、
ハイパーパラメータの組合せで精度の高いモデルを算出
データセット
制約条件
(処理時間/回数)基礎情報
(モデル種類/精度評価)機械学習モデル
LightGBM
Workspace
Scikit Learn Pipeline形式
Azure Machine Learning Service
Azure AI Gallery
Microsoft R Open & Server
https://www.microsoft.com/ja-jp/cloud-platform/r-server-Evaluate