グローバルに稼働するデータセンターRegionEdgeNetwork

66Azureregions175k+miles of fiber +subsea cables180+edgesites500+networkpartners20k+peeringconnections世界中のリソースを一体的に運用世界最大規模の民間ネットワーク網• 8,000+ ISP セッション• 130+ エッジサイト• 44 専用線拠点• 53,000Kmにおよぶ光網• SDN (SWAN, OLS)DCおよびネットワークサイトは、全てを網羅したものではありません。AI (ARTIFICIAL INTELLIGENCE)様々な「人口知能」の考え方機械学習（MACHINE LEARNING）データから学習するためのアルゴリズム開発深層学習（DEEP LEARNING）AIに革新をもたらす深層学習https://petewarden.com/2017/11/13/deep-learning-is-eating-software/アルゴリズムとして実装

機械学習によるモデル化Cat (0.96)「ブラックボックス」Dog (0.03)
Other (0.01)

帰納的実装152層30.0%

16014025.0%12020.0%

8層15.0%10080

8層19層10.0%

6022層

405.0%200.0%

02010 NEC America2011 Xerox2012 AlexNet2013 Clarifity2014 VGG2014 GoogleNetHuman2015 ResNethttp://image-net.orgローレベル特徴ミッドレベル特徴ハイレベル特徴SourceML
Cat
DogOther手動による特徴抽出分類アルゴリズムDL
Cat
DogOther特徴の学習 + 分類soft max2Soft maxAct iv at ionAlexNet, 8 layers(ILSVRC 2012)11x11 conv, 96, /4, pool/25x5 conv, 256, pool/23x3 conv, 384VGG, 19 layers(ILSVRC 2014)3x3 conv, 643x3 conv, 64, pool/23x3 conv, 128

FCGoogleNet, 22 layers(ILSVRC 2014)Av eragePool7 x7 + 1 (V)Dept hConcatConv1 x1 + 1 (S)Conv3 x3 + 1 (S)Conv5 x5 + 1 (S)Conv1 x1 + 1 (S)Conv1 x1 + 1 (S)Conv1 x1 + 1 (S)MaxPool3 x3 + 1 (S)Dept hConcat3x3 conv, 3843x3 conv, 256, pool/23x3 conv, 128, pool/2Conv1 x1 + 1 (S)Conv3 x3 + 1 (S)Conv5 x5 + 1 (S)Conv1 x1 + 1 (S)soft max1Conv1 x1 + 1 (S)Conv1 x1 + 1 (S)MaxPool3 x3 + 1 (S)Soft maxAct iv at ionMaxPool3 x3 + 2 (S)3x3 conv, 256

FCDept hConcatfc, 40963x3 conv, 256Conv1 x1 + 1 (S)Conv3 x3 + 1 (S)Conv1 x1 + 1 (S)fc, 40963x3 conv, 256Conv1 x1 + 1 (S)Conv1 x1 + 1 (S)Conv1 x1 + 1 (S)MaxPool3 x3 + 1 (S)Av eragePool5 x5 + 3 (V)Dept hConcatConv1 x1 + 1 (S)fc, 1000

FCConv5 x5 + 1 (S)3x3 conv, 256, pool/2Conv3 x3 + 1 (S)Conv5 x5 + 1 (S)Conv1 x1 + 1 (S)Conv1 x1 + 1 (S)Conv1 x1 + 1 (S)MaxPool3 x3 + 1 (S)Dept hConcat3x3 conv, 512Conv1 x1 + 1 (S)Conv3 x3 + 1 (S)Conv1 x1 + 1 (S)3x3 conv, 512Conv1 x1 + 1 (S)Soft maxAct iv at ionConv1 x1 + 1 (S)MaxPool3 x3 + 1 (S)FCDept hConcatConv1 x1 + 1 (S)3x3 conv, 512soft max0Conv5 x5 + 1 (S)Conv3 x3 + 1 (S)Conv1 x1 + 1 (S)FCConv5 x5 + 1 (S)Conv1 x1 + 1 (S)Conv1 x1 + 1 (S)Conv1 x1 + 1 (S)MaxPool3 x3 + 1 (S)Av eragePool5 x5 + 3 (V)Dept hConcat3x3 conv, 512, pool/2Conv1 x1 + 1 (S)3x3 conv, 512Conv3 x3 + 1 (S)Conv5 x5 + 1 (S)Conv1 x1 + 1 (S)Conv1 x1 + 1 (S)Conv1 x1 + 1 (S)MaxPool3 x3 + 1 (S)MaxPool3 x3 + 2 (S)Dept hConcat3x3 conv, 512Conv1 x1 + 1 (S)3x3 conv, 512Conv5 x5 + 1 (S)Conv1 x1 + 1 (S)Conv1 x1 + 1 (S)Conv1 x1 + 1 (S)MaxPool3 x3 + 1 (S)Dept hConcatConv1 x1 + 1 (S)3x3 conv, 512, pool/2Conv3 x3 + 1 (S)Conv3 x3 + 1 (S)Conv5 x5 + 1 (S)Conv1 x1 + 1 (S)Conv1 x1 + 1 (S)Conv1 x1 + 1 (S)MaxPool3 x3 + 1 (S)MaxPool3 x3 + 2 (S)fc, 4096LocalRespNormConv3 x3 + 1 (S)fc, 4096Conv1 x1 + 1 (V)LocalRespNormfc, 1000MaxPool3 x3 + 2 (S)Conv7 x7 + 2 (S)inputResNet, 152 layers7x7 conv, 64, /2, pool/21x1 conv, 643x3 conv, 641x1 conv, 256Microsoft1x1 conv, 643x3 conv, 641x1 conv, 2561x1 conv, 643x3 conv, 641x1 conv, 2561x2 conv, 128, /23x3 conv, 1281x1 conv, 5121x1 conv, 1283x3 conv, 1281x1 conv, 5121x1 conv, 1283x3 conv, 1281x1 conv, 5121x1 conv, 1283x3 conv, 1281x1 conv, 5121x1 conv, 1283x3 conv, 1281x1 conv, 5121x1 conv, 1283x3 conv, 1281x1 conv, 5121. 問題の定義2. データの取得と処理6. 展開3. モデルアーキテクチャのデザイン5. テスト、評価4. モデル・トレーニングe. 重みの更新d. 最適化: ロスの最小化δa. 初期化y =Wx + bb. ミニバッチのフィードc. ロスの計算loss = |desired – actual outcome|膨大な量の学習データ生の構造化されていないデータへの優位性自動的な特徴抽出GPU計算負荷が極めて大きいhttp://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/COCO Segmentation Accuracy (%)
37.633.828.4
25MSRA2016 1stGoogle2016 2ndMSRA2015 1stFAIR2015 2ndA car is runningA man is cutting apiece of meatA man is performing ona stageA man is riding a bikeA man is singingA panda is walkingA woman is riding a horseA man is flying in a fieldCompanioncomputerStereo visionUltrasonic sensors

ケンブリッジRedmondモントリオールアジアニューイングランドニューヨークインド各国連携し研究を推進疑問、課題、可能性を構想し、創造し、試作し、解決し、リードする研究短期的、即時的、具体的に製品や事業で求められる研究AlgorithmsArtificial Intelligence andMachine LearningAudio and AcousticsComputer VisionData management, analysisand visualizationEcology andEnvironmentEconomicsGraphics andMultimediaHardware and DevicesHuman-computerinteractionMathematicsMedical, Health andGenomicsProgramming Languages andSoftware EngineeringQuantum ComputingSocial SciencesSystems and NetworkingTechnology andEmerging MarketsHuman LanguageTechnologiesSearch and InformationRetrievalSecurity, Privacy andCryptographyマイクロソフトと世界の価値創造エンジンとなるマイクロソフトと世界の価値創造エンジンとなるマイクロソフトと世界の価値創造エンジンとなるマイクロソフトと世界の価値創造エンジンとなる1,750億個のパラメータで学習された、史上最大の自然言語処理モデル• 分類• 会話 (Chat Bot)• Q&A• 要約、翻訳• コンテンツ生成：フルセンテンス、文節Provide editor contextProvide suggestionsImprove suggestions• セマンティック検索• 学習データ生成• コード生成

66Temperature : 0.7Max Length: 150Stop sequence: “””Top: 1.0--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------A high-school boy asked me what this passage means:“””T1DMでは、数ヶ月または数年にわたって膵島のベータ細胞の免疫破壊があり、インスリンの絶対的な欠乏を引き起こす。T1DMの正確な病因はまだ不明であるが、研究者らは、特定のHLA(DRおよびDQ)対立遺伝子、特にDRB103-DQB10201およびDRB 10401-DQB10302Hとの強い関連を持つ遺伝的素因があると考えている。他の複数の遺伝子も遺伝性に寄与する。家族歴のないT1DMを発症するリスクは約0.4%であるが、罹患した母親の子孫は1%〜4%であり、罹患した父親の子孫は3%〜8%であり、罹患した両親の子孫は30%と高い。一卵性双生児では、最初の双子の診断の最初の10年間にT1DMを発症するリスクは30%であり、生涯リスクは約65%である。[3][4]循環膵臓自己抗体の存在は、個体がT1DMのリスクがあるか、または発症していることを示唆している[5]。これらの抗体には、膵島細胞細胞質抗体(ICA)、インスリンに対する抗体(IAA)、グルタミン酸脱炭酸酵素(GAD65)、インスリン関連2、またはタンパク質チロシンホスファターゼ抗体(IA−2)および亜鉛トランスポーター8(ZnT8)が含まれる。検出可能な抗体の数が多く、その力価が高いほど、T1DMを発症するリスクが高くなります。 リスクのある人では、ウイルスまたは他の環境要因が自己免疫性ベータ細胞破壊を引き起こすと一般に考えられている。いくつかの研究では、妊娠中にコクサッキーウイルスまたは他のエンテロウイルスを患っていた母親から生まれた子供におけるT1DMの発症の増加が見出されている。環境毒素も役割を果たすと仮定されている。衛生仮説は、衛生の改善が自己免疫媒介性障害の発症の増加に関連していることを示唆している。感染性病原体への小児期の曝露の減少は、適切な免疫系の発達の欠如につながることが提案されている。食事要因も潜在的なトリガーとして検討されています。ある研究では、低リスクから中リスクのHLA-DR遺伝子型を有する研究参加者において、牛乳タンパク質消費を伴う膵島自己免疫の発達が増加したが、高リスク遺伝子型を有する患者では有意なリスク増加は示されなかった。
“""I rephrased it for him in Japanese, in plain words he can understand:""“糖尿病の病因は67