最も速く簡単にChainerの環境を構築する方法(Azure Machine Learning)

こんにちは。

コンサルティング&テクノロジー部の上坂です。

みなさんDeep Learningしてますか?Deep LearningはTensorFlowやKerasや、Chainer、CNTKなどがありますが、さぁやってみようと思うとまず環境作るところから始めなければならないのは面倒ですね。

今回ご紹介するのは恐らく?最も速くChainerの実行環境を作成する方法です。

Chainer Banner

ローカルのマシンには何もインストールする必要はありません。

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Azure Machine Learning Sample Bug

こんにちは、上坂です。
そういえばなぜかAzure Machine Learningについてまったく記事を書いていなかったのでぼちぼち書いていこうと思います。

2015年3月にAzure Machine Learningはトレーニングしたモデルを別のデータを使って再トレーニングできるAPIを公開しました。
公式の説明はこちらです。

プログラムによる Machine Learning のモデルの再トレーニング

このドキュメントに従って設定していけば、再トレーニングまでのバッチ処理の流れは理解できると思います。手順7にて、追加のエンドポイントに公開されるトレーニング済みモデル更新用のAPIを叩くところの解説があるのですが、ドキュメントではここでいきなりC#のコードの画像(!)が出てきます。

C#コード画像 

このC#コードの画像から写経して実装するのは勝手が悪いので、ほとんどの方は管理ポータルで追加したエンドポイントを開くと表示される、「リソースの更新」というリンクをクリックして、そこに記載されたサンプルコードを利用されているかと思います。


リソースの更新

でも、このサンプルコード、一か所間違えているんです。

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