Microsoft Learn | ブチザッキ
Ignite 2018での発表の中でMicrosoft Learnというのがありました。 Microsoft Learn 一言でいうとオンライン学習サイトです。現在は主にAzure、Power AppsやPower BI、Microsoft Flow、Dynamics 365などを対象に学べるようになっています。 特徴としてはよくある学習するとポイントがもらえてアチーブがあったり、学習状況の把握やロールに沿ってラーニングパスが用意されてたりといったところなのですが、これまでと異なりサンドボックス環境が用意されているので学習しながら手を動かすことができます。しかも何の契約や課金もなしで！ 今現在は1単元的な感じで小さいトピックでまとまったモジュールと、認定資格取得やロールにそったラーニングパス（いくつかのモジュールがまとまったもの）などが公開されています。 Kubernetesなどのコンテナ
MSDN バーチャル ラボ: Microsoft Visual Studio 2010
このブラウザーはサポートされなくなりました。 Microsoft Edge にアップグレードすると、最新の機能、セキュリティ更新プログラム、およびテクニカル サポートを利用できます。 Microsoft Learn へようこそ 自分のパスを確認する キャリアを始めたばかりの方でも経験豊富なプロフェッショナルでも、Microsoft の自己管理型アプローチにより、より早く、より自信を持って、ご自分のペースで目標に到達することができます。 対話型のモジュールやパスを通じてスキルを高めたり、講師から学んだりできます。 あなたの方法で学習し、成長しましょう。 ご自分のペースとスケジュールで重要な概念を習得できます。 空いた時間が 15 分でも 1 時間でも、インタラクティブなモジュールとラーニング パスを通じて実践的なスキルを身に付けられます。 登録して、講師から学ぶこともできます。 あなたの方法
Google、人工知能に機械学習モデルの設計を生成させる「AutoML」で設計した大規模な画像分類と物体検出に適応するアーキテクチャ「NASNet」を論文発表。人間が設計してきたモデルより高精度
Google、人工知能に機械学習モデルの設計を生成させる「AutoML」で設計した大規模な画像分類と物体検出に適応するアーキテクチャ「NASNet」を論文発表。人間が設計してきたモデルより高精度 2017-11-03 Google Brainの研究者らは、数ヶ月前、機械学習モデルの設計を機械学習で自動化するアプローチ「AutoML（Auto Machine Learning）」を発表しましたが、今回は、これまで小規模にテストしてきたAutoMLを大規模な画像分類と物体検出に適応した論文を発表しました。 Learning Transferable Architectures for Scalable Image Recognition（PDF） 「AutoML」とは、人工知能に機械学習のコードやアルゴリズムを生成させる新しい開発アプローチで、ニューラルネットワークがニューラルネットワークを設
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