Machine Learning Studio (クラシック) ワークスペースを管理する
適用対象: 
Machine Learning Studio (クラシック) 
Azure Machine Learning
重要
Machine Learning Studio (クラシック) のサポートは、2024 年 8 月 31 日に終了します。 その日までに、Azure Machine Learning に切り替えすることをお勧めします。
2021 年 12 月 1 日以降、新しい Machine Learning Studio (クラシック) リソースは作成できません。 2024 年 8 月 31 日まで、既存の Machine Learning Studio (クラシック) リソースを引き続き使用できます。
- ML Studio (クラシック) から Azure Machine Learning への機械学習プロジェクトの移動に関する情報を参照してください。
- Azure Machine Learning についての詳細を参照してください
ML Studio (クラシック) のドキュメントは廃止予定であり、今後更新されない可能性があります。
Note
Machine Learning Web サービス ポータルでの Web サービスの管理については、「Machine Learning Web サービス ポータルを使用して Web サービスを管理する」をご覧ください。
Machine Learning Studio (クラシック) ワークスペースは、Azure portal で管理できます。
Azure portal を使用する
Studio (クラシック) ワークスペースを Azure portal で 管理するには:
- Azure サブスクリプション管理者アカウントを使用して Azure Portal にサインインします。
- ページ上部の検索ボックスに「machine learning studio workspaces (クラシック)」と入力した後、[Machine Learning Studio (クラシック) ワークスペース] を選択します。
- 管理するワークスペースをクリックします。
標準のリソース管理情報と利用可能なオプションに加え、以下のことも可能です。
- [プロパティ] の表示 - このページではワークスペースとリソースの情報が表示され、このワークスペースに接続されているサブスクリプションとリソース グループが変更できます。
- [ストレージの再同期] - ワークスペースによってキーがストレージ アカウントに維持されます。 ストレージ アカウントによってキーが変更された場合は、[キーの再同期] をクリックして、ワークスペースでキーを同期できます。
この Studio (クラシック) ワークスペースに関連付けられた Web サービスを管理するには、Machine Learning Web サービス ポータルを使用します。 詳細な情報については、「Machine Learning Web サービス ポータルを使用して Web サービスを管理する」をご覧ください。
Note
New Web サービスをデプロイして管理するには、Web サービスがデプロイされているサブスクリプションで共同作成者または管理者ロールが割り当てられている必要があります。 別のユーザーを Machine Learning Studio (クラシック) ワークスペースに招待したら、Web サービスをデプロイまたは管理する前に、そのユーザーをサブスクリプションの共同作成者または管理者ロールに割り当てる必要があります。
アクセス許可の設定の詳細については、「Azure portal を使用して Azure ロールを割り当てる」を参照してください。