Azure Open Datasets から Azure Machine Learning データセットを作成する

[アーティクル]
11/29/2022

この記事では、Azure Machine Learning データセットと Azure Open Datasets を使用して、ローカルまたはリモートの機械学習の実験にキュレーションされたエンリッチメントデータを取り込む方法について説明します。

Azure Machine Learning データセットを作成すると、データソースの場所への参照とそのメタデータのコピーを作成できます。データセットは遅延評価され、データは既存の場所に残るため:

追加のストレージコストは発生しません。
意図せずに元のデータソースを変更するリスクはありません。
ML ワークフローのパフォーマンスが向上します。

Azure Machine Learning のデータアクセスワークフロー全体におけるデータセットの位置付けの詳細については、データへの安全なアクセスに関するページを参照してください。

Azure Open Datasets は、シナリオ固有の機能を追加して予測ソリューションを強化し、精度を向上させるために使用できる、キュレーションされたパブリックデータセットです。機械学習モデルのトレーニングに役立つパブリックドメインデータについては、Open Datasets カタログを参照してください。次に例を示します。

Open Datasets はクラウドにある Microsoft Azure 上にあり、Azure Machine Learning Python SDK および Azure Machine Learning Studio の両方に含まれています。

前提条件

この記事では、以下が必要です。

Azure サブスクリプション。まだ持っていない場合は、開始する前に無料アカウントを作成してください。無料版または有料版の Azure Machine Learning をお試しください。
Azure Machine Learning ワークスペース。
Azure Machine Learning SDK for Python がインストール済み (これには azureml-datasets パッケージが含まれています)。
- Azure Machine Learning コンピューティングインスタンスを作成します (これは、統合ノートブックと SDK が既にインストールされている、完全に構成および管理された開発環境です)。
OR
- ご自分の Python 環境で作業し、こちらの手順に従って SDK をインストールします。

注意

一部の Dataset クラスは、azureml-dataprep パッケージに依存しています。これは、64 ビットの Python とのみ互換性があります。 Linux ユーザーの場合、これらのクラスは次のディストリビューションでのみサポートされています。Red Hat Enterprise Linux (7、8)、Ubuntu (14.04、16.04、18.04)、Fedora (27、28)、Debian (8、9)、および CentOS (7)

SDK を使用してデータセットを作成する

Python SDK の Azure Open Datasets クラスを使用して Azure Machine Learning データセットを作成するには、pip install azureml-opendatasets でパッケージがインストールされていることを確認します。個々のデータセットは、SDK で独自のクラスによって表され、特定のクラスは Azure Machine Learning TabularDataset、FileDataset、またはその両方として使用できます。 opendatasets クラスの完全な一覧については、リファレンスドキュメントを参照してください。

特定の opendatasets クラスは、ファイルを直接操作したり、ダウンロードしたりできる、TabularDataset または FileDataset として取得できます。他のクラスは、Python SDK の Dataset クラスの get_tabular_dataset() または get_file_dataset() 関数を使用してのみ、データセットを取得できます。

次のコードは、MNIST opendatasets クラスで TabularDataset または FileDataset のいずれかを返すことができることを示しています。

from azureml.core import Dataset
from azureml.opendatasets import MNIST

# MNIST class can return either TabularDataset or FileDataset
tabular_dataset = MNIST.get_tabular_dataset()
file_dataset = MNIST.get_file_dataset()

この例では、Diabetes opendatasets クラスは TabularDataset としてのみ使用できるため、get_tabular_dataset() が使用されます。


from azureml.opendatasets import Diabetes
from azureml.core import Dataset

# Diabetes class can return ONLY TabularDataset and must be called from the static function
diabetes_tabular = Diabetes.get_tabular_dataset()

データセットを登録する

Azure Machine Learning データセットをワークスペースに登録すると、他のユーザーと共有したり、ワークスペース内の実験間で再利用したりすることができます。 Open Datasets から作成された Azure Machine Learning データセットを登録すると、データはすぐにはダウンロードされませんが、中央の保存場所から要求したとき (たとえばトレーニング中に) にデータにアクセスできます。

データセットをワークスペースに登録するには、register() メソッドを使用します。

titanic_ds = titanic_ds.register(workspace=workspace,
                                 name='titanic_ds',
                                 description='titanic training data')

Studio を使用してデータセットを作成する

Azure Machine Learning Studio を使用して、Azure Open Datasets から Azure Machine Learning データセットを作成することもできます。これは、あらゆるスキルレベルのデータサイエンス実務者がデータサイエンスシナリオを実行するための機械学習ツールを含む統合 Web インターフェイスです。

注意

Azure Machine Learning Studio を介して作成されたデータセットは、自動的にワークスペースに登録されます。

ワークスペースで、 [資産] の下にある [データセット] タブを選択します。 [データセットの作成] ドロップダウンをクリックし、 [From Open Datasets](Open Datasets から) を選択します。
データセットを、そのタイルを選択して選択します (検索バーを使用してフィルター処理をするオプションがあります)。 [次へ] を選択します。
データセットの登録先の名前を選択し、必要に応じて、使用可能なフィルターを使用してデータをフィルター処理します。この例では、Public Holidays データセットについて、期間を 1 年に、国番号を米国のみにしてフィルター処理します。フィールドの説明や日付範囲などのデータの詳細については、Azure Open Datasets カタログを参照してください。 ［作成］ を選択します

この時点で、データセットはワークスペース内の [データセット] の下で利用できます。これを、自分で作成した他のデータセットと同じ方法で使用できます。