いろいろなMachineLearning を比べてみよう

いろいろなマシンラーニングをくらべてみよう

マツイ　ミホ

ところでお気づきになりましたでしょうか？

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あたらしいもの→

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※本せっしょんとあまり関係のないおはなしでした。

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じこしょうかい

名前：マツイミホ職業： UIでざいなーすきなこと：ギター（夜、狸小路でうたってますたぶん）すきなたべもの：もちすきなおかね：諭吉すきな言葉：なんとかなるなる近状：陶芸家になりたい

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ここ最近行った映画・ラブライブ・ラブライブ・バケモノの子・ラブライブ来週辺り観に行く予定・ラブライブ

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なにをいっているのかわからないだろうがおれにもわからないんだ。

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ここ最近、「二次元支部長」と言われていましたが、画面の中から出てきてみました。だって・・・・

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超絶辱め！！！！！

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・現在、東京在住。（札幌には 2年半ほど住んでいました。東豊線万歳。タッピー最高。東区民でした）・以前は個人事業主だった為、比較的自由に行き来してたのですが、いまは修業の為カイシャイン中＝自由などない！・仕方なく Skypeにてご挨拶させていただいていたら予想以上に大きく映されていた！

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そんな二次元支部長の Twitterアカウント→m0n0_sanこのフォントだと可愛いですね。アイコンはデフォルトこれってのがありますが気分で変更します。「のはこ」で検索していただけると多分います。※うちの屋号が「モノヅクリノハコ」なので「のはこ」さんなのです。（豆知識）

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Bio文にも書いてありますが、基本的には無益な事しかつぶやきません。まじめなことは、 facebookにしか書かないので、比べてみるのもまた一興。

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本題：みなさんきょうはマシンラーニングについて、かなりくわしくなりましたよね。そこでちょっぴり、 Microsoft以外のクラウドサービスでのマシンラーニングに関してちょこっと興味わきませんか？

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と、いう訳でほんとーーーーーーうにさっくりとですが、・ Microsoft・ amazon・ Googleの三社のマシンラーニングを比べてみようかと思います。

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※相当ゆるふわです。難しい言葉はでてきません。

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登場人物

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では、ゆるーくはじめます。

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1.amazonみなさんご存知 AWS。

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さて、どこにあるのか？

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ここでした。

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・ MLモデルの作成プロセスを説明する仮想化ツール及びウィザードを提供しています。・もともとは電子取引の予測分析の為にうまれました。電子取引の代表例としては、そう、みんなだいすき amazon（サービス名）だね！・ハードウェアならびにソフトウェアの先行投資はもちろんありません。ただし、従量課金です。←ここちゅうい

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Q：現在使えるリージョンは？

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A:USー EAST1のみ。（ 2015年 7月現在）

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Amazonまとめ1.かんたん2.管理するために必要な時間と投資が必要なくなる3.低コスト・高パフォーマンス4.すでに実証済みのテクノロジーを活用5.毎日、数十億件の予測を生成し、それらの予測をリアルタイムに処理できる！　　　　　　　　　　ｽｺﾞｲﾈｪ (*´∀｀ *)

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2.GoogleGoogleと言えば、 Chrome（ブラウザ）やGmail、 GoogleDriveなどなど、おなじみなものが多いですが、さて。マシンラーニングは？

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Prediction API

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・ MLアルゴリズムを利用できる、データ解析と予測のための API・データは、 Google謹製強力なインフラストラクチャが分析・ GoogleAppEngineから直接利用できる・ Python、 js、 .netなどの言語ライブラリから利用できる・購入の予測や感情分析モデルの作成など使い道は多々あり。ただし「無料の割り当て」あり。

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わかったかな？

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Googleまとめ・くらうどすとれーじを使用。・複数のデータセンターを横断してデータが複製される。・ほとんどの予測クエリは 200ミリ秒もかからない。速い。（今後もっと早くなるでしょうね）・最初 6ヶ月は制限付きですが無料なので是非いじってみてね！（その後は従量制）

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3.Microsoft

Microsoftのマシンラーニングは、…もう今日はハンズオンで散々習ったので今更説明しなくても大丈夫ですよね。

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えええええええええええええええ！！！！

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きたあずちゃんに怒られましたので、ではまず Azureのポータルを見てみま

しょう。

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・・・・おい。（おこ）

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しかたがないので新ポータルで見てみましょう。

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「まだ、使えへんで」

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Microsoftまとめ

新ポータル、いつになったら色々できるようになるんでしょうかね…

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まとめ

各社、得意とする分野が若干異なっていたりはしますが、結局のところ「機械学習によるどんな統計をさせて、どんな結果を生みたいのか？」という定義ぎめをしっかりしちゃえば、今後もっと研究され、広がっていく分野だと思います。ただし、意外と料金かかるので、注意が必要！（爆死数回経験済）

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