Microsoft の機械学習・深層学習の研究開発、OSSライブラリ、クラウド製品についてまとめています。随時アップデートしていきます。最新版は konabuta/ML-tech をご参照ください。

ML-tech

Microsoft libraries, tools, recipes, ample codes and workshop contents for machine learning & deep learning.

1. Library & tool

LightGBM

高速勾配ブースティングのライブラリ。Kaggle の成績上位者が良く利用しており、現場でも実績がある。

EconML

統計的因果推論の推定ライブラリ。Microsoft Research の Alice Project.

DoWhy

統計的因果推論のライフサイクルをサポートするライブラリ(フレームワーク)。

Nueral Network Intelligence

Neural Architect Search, Hyperparameter Tuning などの AutoML Toolkit。

InterpretML

一般化加法モデルのGA2Mを実装したライブラリ。一般化線形モデルよりも柔軟な設計が可能なため精度向上が期待できる。モデルが解釈可能なことでも注目されている。

Interpret Community

様々なモデル解釈のテクノロジーを統合 API 経由で提供。また、専用の Dashboard によりモデルの解釈が可能に。

MMLSpark

分散コンピューティング環境 Apache Spark 上で動作する機械学習フレームワーク。LightGBM、OpenCV なども利用可能。

EdgeML

Edge デバイスのための機械学習のアルゴリズム。

Dice

反事実 (counterfactual) によるモデルの解釈

MMdnn

Deep Neural Network を可視化するクロスフレームワークソリューション

TensorWatch

機械学習のデバック、可視化ツール

ONNX Runtime

ONNX モデルファイルを動作させるランタイム

TagAnomaly

時系列データ用のタギングツール

VoTT

画像、動画データ用のタギングツール

TextWorld

テキストベースの強化学習のためのゲームシミュレーター

AirSim

自動運転シミュレーター

UniLM

UniLM - Unified Language Model Pre-training

Vowpal Wabbit

Microsoft Reserch と旧 Yahoo! Research が開発している高速機械学習ライブラリ。オンライン機械学習、強化学習にも対応。

Microsoft Z3 Solver

定理証明器 (Theorem Prover)

COCO Dataset

画像データ。80個のカテゴリ、20万以上のラベル付き画像データ、150万個のオブジェクトインスタンスを提供。Microsoft, Facebook などが主要スポンサー。

2. Recipe

Computer Vision

コンピュータービジョンのベストプラクティス集

Neural Language Processing

自然言語処理のベストプラクティス集

Recommenders

推薦システムのベストプラクティス集

MLOps

MLOps のベストプラクティス集

3. Sample Codes

Azure Machine Learning 関連

Azure ML Sample Codes

Azure Machine Learning 公式サンプルコード。

BERT

BERT の E2E の再学習・転移学習のサンプルコード

Distributed Deep Learning

分散 Deep Learning サンプルコード。

Hyperdrive for Deep Learning

Deep Learning モデルのハイパーパラメータチューニングのサンプルコード。Mask RCNN を利用。

Batch Inference

バッチ推論のサンプルコード。

ML on IoT Edge

Azure IoT Edge に機械学習モデルをデプロイする手順サンプル

4. Workshop

Causal Inference and Counterfactual Reasoning @KDD2018

因果推論と基本的な理論の解説 & 因果推論フレームワーク DoWhy ライブラリのチュートリアル

Nvidia Rapids on Azure ML

Azure Machine Learning 上で NVidia Rapids を利用するためのチュートリアル。詳細ブログはこちら。

Deep Learning for Time Series Forecasting @KDD2019

深層学習による時系列予測モデリングのチュートリアル。

From Graph to Knowledge Graph @KDD2019

グラフデータとそのモデリングの基礎チュートリアル。

AutoML Workshop @Dllab

Azure の AutoML に関するチュートリアル。

Deep Learning with TensorFlow 2.0 and Azure @TensorFlow World 2019

BERT を用いて Stack overflow の質問に自動的にタグを付与するモデル開発を行うワークショップ

5. Training

Foundations of Data Science

データサイエンスの基本的な理論について記載している PDF

Python for Beginners

初心者向け Python 無料講座