はじめに
Azure Machine Learning とは、機械学習モデルを構築し管理できるクラウドベースの環境です。 これは、ML のライフ サイクル全体を管理するように設計されているため、設定に注力せずにモデルのトレーニングとデプロイを行うことができます。 このプラットフォームは、従来型からディープ ラーニング、教師あり学習と教師なし学習に至るまであらゆる種類の機械学習に適しています。
Azure Machine Learning は、データ科学者や ML エンジニアのチームが、既存のデータ処理スキルとモデル開発スキルを最大限に活用できるように構成されています。 Python と R のどちらを使用するか、またはこれまでに PyTorch や TensorFlow などの他のオープンソース プラットフォームの経験があるかどうかにかかわらず、Azure Machine Learning にはこれらのプラットフォームをサポートし、作業を促進できるだけの十分な柔軟性が備わっています。
ユーザー フレンドリなインターフェイスを備えた Azure Machine Learning スタジオなどのサービスが組み込まれ、モデルの選択とトレーニングに役立つ Azure Machine Learning の諸機能が備わっているので、Azure Machine Learning ではあらゆる経験レベルに適したツールと機能を使用できます。
[前提条件]
- 機械学習モデルと用語に関する知識
学習の目的
このモジュールでは、次のことを行います。
- Azure Machine Learning の利点を評価する
- Azure Machine Learning の概要を説明する
- Azure Machine Learning を適用できるシナリオを定義する