Azure AI Gallery にある実用的なサンプルから Machine Learning スタジオ (クラシック) の実験を作成する

適用対象: Machine Learning Studio (クラシック) Azure Machine Learning

機械学習実験を一から作成する代わりに、Azure AI ギャラリーにあるサンプル実験をベースとして使う方法について説明します。 サンプルを使って独自の機械学習ソリューションを構築することができます。

ギャラリーには、Machine Learning スタジオ (クラシック) チームによるサンプル実験だけでなく、Machine Learning コミュニティで共有されているサンプルもあります。 また、実験について質問したり、コメントを投稿したりすることができます。

ギャラリーの使用方法については、初心者向けデータ サイエンス シリーズの 3 分間のビデオ「他のユーザーの成果物をコピーしてデータ サイエンスを実行する」をご覧ください。

Azure AI ギャラリーでコピーする実験を探す

どのような実験を利用できるかを確認するには、 ギャラリー に移動して、ページの上部の [Experiments (実験)] をクリックします。

最も新しい実験または最も人気のある実験を探す

このページでは、最近追加された実験を確認できます。そのほか、人気のある実験や、人気のある Microsoft の実験の最新バージョンまで下へスクロールして確認することができます。

特定の要件を満たす実験を探す

すべての実験を参照するには、次の手順を実行します。

1. ページの上部にある Browse all (すべて参照) をクリックします。

2. 左側の [Categories]\(カテゴリ\) セクションの [Refine by]\(絞り込み条件\) で [Experiment]\(実験\) を選ぶと、ギャラリー内のすべての実験が表示されます。

3. 自分の要件を満たす実験は、いくつかの方法で探すことができます。

   • 左側のフィルターを選択します。 たとえば、PCA ベースの異常検出アルゴリズムを使用する実験を参照するには、[Categories]\(カテゴリ\) で [Experiment]\(実験\) を選択します。 次に、[Algorithms Used]\(使用されたアルゴリズム\) の [Show all]\(すべて表示\) をクリックし、ダイアログ ボックスで [PCA-Based Anomaly Detection]\(PCA ベースの異常検出\) を選択します。 スクロールしないと見えない場合があります。
     
     
   • 検索ボックスを使用します。 たとえば、Microsoft によって投稿された、2 クラス サポート ベクター マシン アルゴリズムを使用する数字認識に関連する実験を検索するには、検索ボックスで「digit recognition」と入力します。 次に、[Experiment (実験)]、[Microsoft content only (Microsoft のコンテンツのみ)]、[Two-Class Support Vector Machine (2 クラス サポート ベクター マシン)] フィルターを選択します。
     
     

4. 実験をクリックして詳細を表示します。

5. 実験を実行したり変更したりするには、実験のページで [Open in Studio (Studio で開く)] をクリックします。
   
   

   

サンプルをテンプレートとして使用して新しい実験を作成する

ギャラリーの例をテンプレートとして使用して、Machine Learning Studio (クラシック) で新しい実験を作成することもできます。

1. Microsoft アカウントの資格情報で Studioにサインインし、[新規] をクリックして実験を作成します。
2. サンプルのコンテンツを参照し、いずれかをクリックします。

サンプル実験をテンプレートとして使用して、Machine Learning Studio (クラシック) ワークスペースに新しい実験が作成されます。

次のステップ

• さまざまなソースからデータをインポートする
• Machine Learning Web サービスをデプロイする