はじめに
あなたはデータ科学者であり、機械学習モデルのトレーニングに集中したいと考えています。 モデルのトレーニングとデプロイに必要なすべてのインフラストラクチャにアクセスできるサービスを使用するのが理想的です。 また、モデルを再現可能で堅牢にするため、行う作業をそのサービスで追跡できるようにする必要もあります。
Azure Machine Learning は、データ科学者が Microsoft Azure プラットフォームで機械学習モデルをトレーニング、デプロイ、管理するためのプラットフォームを提供します。 Azure Machine Learning には、効果的な機械学習モデルをトレーニングしてデプロイするための包括的なリソースと資産のセットが用意されています。
これらのリソースと資産を使用するには、Azure サブスクリプションで Azure Machine Learning ワークスペース リソースを作成します。 Azure Machine Learning ワークスペースでは、機械学習ワークロードに関連するデータ、コンピューティング リソース、モデル、エンドポイント、その他の成果物を管理できます。
重要
Azure Machine Learning では、インターフェイス間で機能と用語を統一するためにバージョン 2 (v2) が導入されました。 新しい機械学習プロジェクトを開始する場合は、v2 を使用する必要があります。 したがって、このモジュールでは v2 のみを対象とします。 v1 または v2 の決定に関する詳細を確認してください。
学習の目的
このモジュールでは、次の方法を学習します。
- Azure Machine Learning ワークスペースを作成します。
- リソースと資産を特定します。
- ワークスペースでモデルをトレーニングします。