エピソード
AutoML を使用してMLヒーローになる方法について説明します
自動化されたMLは、データ サイエンティストが生産性を向上させる一方で、データ サイエンスに関する知識がほとんどない開発者が、トレーニング アルゴリズムの選択、構成、ハイパーパラメーターチューニングの複雑さを理解することなく、Machine Learningモデルとソリューションを構築するのに役立つ、Machine Learningの新たな分野です。 Azure Machine Learningの機能を使用すると、データセットと、解決するMLの問題などのいくつかの構成パラメーターを使用すると、予測を行うために使用できるトレーニング済みの高品質の機械学習モデルを取得できます。 このセッションでは、自動ML (SDK と UI) を使用しながら、シナリオに応じて使用する最適な方法とツールを特定する方法について説明します。
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自動化されたMLは、データ サイエンティストが生産性を向上させる一方で、データ サイエンスに関する知識がほとんどない開発者が、トレーニング アルゴリズムの選択、構成、ハイパーパラメーターチューニングの複雑さを理解することなく、Machine Learningモデルとソリューションを構築するのに役立つ、Machine Learningの新たな分野です。 Azure Machine Learningの機能を使用すると、データセットと、解決するMLの問題などのいくつかの構成パラメーターを使用すると、予測を行うために使用できるトレーニング済みの高品質の機械学習モデルを取得できます。 このセッションでは、自動ML (SDK と UI) を使用しながら、シナリオに応じて使用する最適な方法とツールを特定する方法について説明します。
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