【1/22】高専GIRLS SDGs Technology Contest（高専GCON2021）
名 称： 高専GIRLS SDGs × Technology Contest（高専GCON2021）主 催： 国立高等専門学校機構共 催： 日本経済新聞社後 援： 文部科学省 （一社）全国高等専門学校連合会 （一社）日本デ
GPAI（Global Partnership on AI）シンポジウムを開催します。 （METI/経済産業省）
2020年6月に「人間中心」の考えに基づく責任あるAIの開発と使用に取り組む国際的なイニシアティブであるGPAIが設立され、経済産業省は総務省とともに本パートナーシップに参加しました。本シンポジウムは、GPAIの活動を国内に広く周知し、AI原則等の実践に関する国際的な議論への理解を深めることを目的に開催します。GPAIに参加している国内外の専門家を中心とした講演者・パネリストが、GPAIの活動や意義について議論します。
Overview diagram of Machine Learning Studio capabilities
For an overview of Machine Learning Studio, see What is Azure Machine Learning Studio?. For a detailed discussion of the machine learning algorithms available in Machine Learning Studio, see How to choose algorithms for Microsoft Azure Machine Learning.
Data encryption with Azure Machine learning - Azure Machine Learning
Feedback will be sent to Microsoft: By pressing the submit button, your feedback will be used to improve Microsoft products and services. Azure Machine Learning uses a variety of Azure data storage services and compute resources when training models and performing inference. Each of these has their own story on how they provide encryption for data at rest and in transit. In this article, learn about each one and which is best for your scenario. For production grade encryption during training, Microsoft recommends using Azure Machine Learning compute cluster.